Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS

Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE

Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE

Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change

Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS

Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE

Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE

Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change

Y02A90/20—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change. specially adapted for the handling or processing of medical or healthcare data, relating to climate change

Y02A90/26—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change. specially adapted for the handling or processing of medical or healthcare data, relating to climate change for diagnosis or treatment, for medical simulation or for handling medical devices

한 가지 양태에서, 상기 시스템의 프로세서는 상기 피험자의 개별 임상 결과의 확률을 평가하는 방식으로서 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산한다. In one embodiment, the processor of the system calculates the position of the subject data within the probability space as a way of assessing the probability of a discrete clinical outcome of said subject.

다른 양태에서, 상기 시스템의 입력 장치는 터치 스크린을 포함한다. In another aspect, the input device of the system comprises a touch screen.필요한 경우, 상기 입력 시스템은 데이터 엔트리 포털(data entry portal) 또는 키보드를 포함할 수 있다. If desired, the input system can comprise a data entry portal (data entry portal) or a keyboard.상기 시스템으로 입력하거나, 이에 의해 처리하거나, 또는 이에 의한 출력으로서 전송하고자 하는 피험자 데이터는 문자, 숫자 또는 카테고리일 수 있다. Input into the system, or by this process, or, or in subjects data to be transmitted as output by may be a letter, number or category.필요한 경우, 문자 또는 숫자 정보는 최종 사용자로부터 요청된다. If necessary, a letter or number information is requested from the end-user.

일부 경우에서, 피험자 데이터는 체액에 존재하는 하나 이상의 생물학적 마커의 측정치를 나타낸다. In some instances, the subject data represents the measurement of at least one biological marker present in the body fluid.일부 경우에서, 측정치는 피험자에 의해 조작되는 현장 진료(point-of-care: POC)의 장치에 의해 얻어진다. In some cases, the measurement-of-care, which are operated by the subjects: is obtained by a device of the (point-of-care POC).측정치는 다양한 시점에서 취하여 확률 공간 내 궤적(trajectory)을 얻을 수 있고, 상기 궤적은 평가된 임상 결과의 시계열을 나타낸다. The measurement can be obtained, the probability space within a locus (trajectory) taken at various time points, the trajectory represents a time series of the assessed clinical outcome.다양한 시점은 약 24 시간 또는 그 미만의 시간을 포함할 수 있다. Various time points may include about 24 hours or less of the time.

다른 양태에서, 의료 정보 시스템은 자동 경보 시스템을 가진 출력 장치를 포함한다. In another embodiment, the medical information system includes an output device with an automatic alarm system.자동 경보 시스템은 최종 사용자에 의해 프로그램화 가능하다. Automatic alarm system can be programmed by the end user.필요한 경우, 자동 경보 시스템은 임상 시험에 대한 미리 정의된 프로토콜을 기초로 하여 프로그램화 가능하다. If necessary, the automatic alarm system on the basis of a predefined protocol for a clinical trial can be programmed.다른 양태에서, 상기 시스템의 출력 장치는 최종 사용자로부터의 명령어에 응하여 피험자 데이터 및 확률 공간의 선택된 부분을 전송한다. In another aspect, the output device of the system transmits selected portions of the subject data and the probability space in response to instructions from the end user.또 다른 양태에서, 출력 장치에 의해 전송된 정보는 암호화된다. In another aspect, the information transmitted by the output device is encrypted.또 다른 양태에서, 출력 장치에 의해 전송되는 정보는 단일 시점에서의 상기 피험자의 임상 결과의 평가를 나타낸다. In another aspect, the information transmitted by the output device represents an assessment of the clinical outcome of said subject at a single time point.상기 출력 장치에 의해 전송되는 정보는 평가된 임상 결과의 시계열을 나타낼 수 있다. Information transmitted by the output device can represent a time series of the assessed clinical outcome.

본 발명은 피험자의 임상 결과의 확률을 특성화하는 방법을 더 제공한다. The invention further provides a method for characterizing the probability of a clinical outcome of a subject.상기 방법은 (a) 각각 하나 이상의 생물학적 마커의 통계학적 분포를 특징으로 하는 개별 임상 결과의 세트에 의해 정의되는 확률 공간을 구축하는 단계; The method includes building a probability space defined by (a) a set of discrete clinical outcome that is characterized by statistical distribution of each of at least one biological marker;(b) 상기 하나 이상의 생물학적 마커에 해당하는 피험자 데이터를 얻는 단계; (B) obtaining subject data corresponding to the at least one biological marker;및 (c) 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산함으로써 상기 피험자의 임상 결과의 확률을 특성화하는 단계를 포함한다. And (c) by computing a position of the subject data within the probability space, including the step of characterizing the probability of a clinical outcome of said subject.

또한, (a) 각각 하나 이상의 생물학적 마커의 통계학적 분포를 특징으로 하는 개별 임상 결과의 세트에 의해 정의되는 확률 공간을 서버 내에 구축하는 단계; In addition, (a) the step of building a probability space within a server is defined by a discrete set of clinical outcomes that is characterized by statistical distribution of each of at least one biological marker;(b) 상기 하나 이상의 생물학적 마커에 해당하는 피험자의 데이터를 서버에 입력하는 단계; (B) inputting the data of the subject corresponding to the at least one biological marker to the server;및 (c) 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산함으로써 상기 피험자의 임상 결과를 특성화하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다. And (c) a method comprising a step of characterizing a clinical outcome of said subject is provided by calculating the position of the subject data within the probability space.일부 구체예에서, 상기 방법을 실시함에 있어서, 하나 이상의 단계 (b) 및 (c)는 다양한 시점에서 반복하여 확률 공간 내 궤적을 얻으며, 상기 궤적은 임상 결과에 대한 진행 가능성을 나타낸다. In some embodiments, in practicing the method, one or more of the steps (b) and (c) are repeated at various time points obtain a probability space within a locus, the locus represents the progression potential for clinical results.상기 방법은 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 평가하거나 특성화할 때 의료 행위를 취할 필요가 있는 의료 직원 또는 피험자에게 통보하는 단계를 포함할 수 있다. The method may include the step of notifying medical personnel or subjects that need to take medical care to evaluate or characterize the position of the data subject within the probability space.일부 경우에서, 상기 의료 행위는 상기 피험자에게 투여된 기존의 치료제의 용량을 변경하는 것, 상이한 치료제를 투여하는 것, 치료제들의 상이한 배합물을 투여하는 것으로 구성된 군 중에서 선택되는 하나 이상의 행위를 수반한다. In some instances, the medical action involves at least one action that is to be to change the capacity of an existing therapeutic agent administered to the subject, administering a different a therapeutic agent, selected from the group consisting by administering a different combination of therapeutic agents.의료 행위의 통보는 전자 전송, 예를 들면 무선 전송될 수 있다. Notification of medical care can be a wireless transmission, for the electronic transmission, for example.상기 방법은 하나 이상의 행위의 선택시, 상기 선택된 행위의 결과를 평가하기 위한 결과 분석을 수행하는 단계 및 상기 피험자의 개별 임상 결과의 확률을 자동적으로 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further comprise the step of automatically updating the probability of the individual steps and the clinical outcome of the subject that performs the results for evaluating the result of the selection when the selected actions of one or more actions analysis.

본 명세서에는 컴퓨터 판독가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체가 더 제공되며, 상기 매체는, 실행시, 프로세서가 (a) 각각 하나 이상의 생물학적 마커의 통계학적 분포를 특징으로 하는 개별 임상 결과의 세트에 의해 정의되는 확률 공간을 제공하게 하고; Herein is is further provided a computer-readable medium comprising computer-readable instructions, the medium, the run time, the processor (a) each set of the clinical results that is characterized by statistical distribution of each of the one or more biological markers provide a probability space defined by and;(b) 상기 하나 이상의 생물학적 마커에 해당하는 피험자 데이터를 얻게 하며; (B), and obtain the subject data corresponding to the at least one biological marker;(c) 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산함으로써 상기 피험자의 임상 결과의 확률을 평가하게 한다. (C) makes it by calculating the position of the subject data within the probability space to assess the probability of a clinical outcome of said subject.일반적으로, 명령어는 소프트웨어 실행시간 환경에서 작동한다. In general, the instructions operate in a software runtime environment.한 가지 양태에서, 명령어는 실행시 추가로 프로세서가 확률 공간 내 피험자 데이터의 궤적 매개변수의 평가에 기초하여 사용자 정의된 경보 조건을 제공하게 하며, 상기 궤적 매개변수는 속도, 가속도, 방향 및 위치 중 하나 이상이다. Of In one embodiment, the instruction to add the processor is based on the assessment of trajectory parameters of the probability space within the subject data at run time and to provide a user defined alert condition, the trajectory parameters are the speed, acceleration, direction and position It is more than one.

한 가지 양태에서, 본 명세서에는 의료 개입(medical intervention)을 요구하는 의학적 병태의 발생을 예측하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 (a) 피험자에게 존재하는 바이오마커의 제1 세트의 농도를 측정하고, 소정의 빈도로 상기 피험자의 하나 이상의 생리학적 지시자(indicator)를 측정하는 단계로서, 상기 바이오마커의 제1 세트는 상기 의학적 병태를 예측할 수 있을 것으로 추정되는 것인 단계; In one aspect, herein it is provided a method of predicting the occurrence of a medical condition that requires medical intervention (medical intervention), and the method comprising measuring the concentration of a first set of biomarkers present in a (a) the subject the step, that with predetermined frequency comprising the steps of: measuring at least one physiological indicator (indicator) of the subject, the first set of biomarkers are suspected to be able to predict the medical condition;(b) 단계 (a)에서의 농도 측정치에 기초하여, 상기 제1 세트로부터, 상기 의학적 병태의 발생과 보다 상관 있는 바이오마커의 서브세트 및/또는 상기 바이오마커의 측정치의 새로운 빈도를 생성하는 단계; Step (b) comprising the steps of: (a) on the basis of the density measurement, generating a new frequency of measurement from the first set a subset of biomarkers that matter than the occurrence of the medical condition and / or the biomarker in .;및 (c) 단계 (b)의 서브세트의 농도를 측정하고/하거나 하나 이상의 바이오마커의 측정치의 새로운 빈도를 추적함으로써 의학적 병태의 발생을 예측하는 단계를 포함한다. And (c) by keeping track of the new frequency of measurement of step (b) the sub-set of biomarkers to measure the concentration and / or at least one of a step of predicting the occurrence of the medical condition.

일부 경우에서, 상기 방법은 농도 및/또는 생리학적 지시자를 반영하는 데이터를 다변수 통계학적 소프트웨어로 분석하는 단계를 더 포함한다. In some cases, the method further comprises the steps of analyzing the concentration and / or the data reflecting a physiological indicator variable statistical software.일부 경우에서, 생물학적 마커는 상기 피험자의 생물학적 샘플에 존재한다. In some instances, the biological markers are present in the biological sample of the subject.생물학적 샘플은, 예를 들면 적절한 범위의 농도 레벨이 검출되도록 적절한 배수로 희석시킬 수 있다. The biological sample may be, for example, it is diluted to the appropriate multiple of the concentration level of the appropriate range is detected.

또한, 본 명세서에는 피험자의 의학적 병태를 특성화하는 방법이 기재되며, 상기 방법은 피험자로부터의 하나 이상의 생물학적 마커 및 하나 이상의 생리학적 매개변수를 포함하는 피험자 데이터의 제1 세트를 얻는 단계; In addition, the specification will have a method for characterizing a medical condition of the subject substrate, the method comprising: obtaining a first set of subject data comprising at least one biological marker and at least one physiological parameter from the subject;상기 얻은 피험자 데이터의 제1 세트를 사용하여 피험자의 의학적 병태의 확률을 결정하는 단계; Determining a probability of a medical condition of a subject using the first set of subject data obtained;의학적 병태의 확률로부터 피험자 데이터의 제2 세트를 선택하는 단계; Selecting a second set of subject data from the probability of the medical condition;및 상기 피험자로부터 피험자 데이터의 제2 세트를 얻음으로써 상기 피험자의 의학적 병태를 특성화하는 단계를 포함한다. And by obtaining a second set of subject data from the subject comprises the step of characterizing the medical condition of the subject.

한 가지 양태에서, 본 명세서에는 의료 개입을 요구하는 의학적 병태의 발생을 예측하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 (a) 피험자에게 존재하는 바이오마커의 제1 세트의 농도를 측정하고, 소정의 빈도로 상기 피험자의 하나 이상의 생리학적 지시자를 측정하는 단계로서, 상기 바이오마커의 제1 세트는 상기 의학적 병태를 예측할 수 있을 것으로 추정되는 것인 단계; In one aspect, herein it is provided a method of predicting the occurrence of a medical condition that requires medical intervention, the method comprising: (a) measuring the concentration of a first set of biomarkers present in a subject, and a predetermined frequency of in that in a step of measuring one or more physiological indicators of said subject, said first set of biomarkers are suspected to be able to predict the clinical condition step;(b) 단계 (a)에서의 농도 측정치에 기초하여, 상기 제1 세트로부터, 상기 의학적 병태의 발생과 보다 상관 있는 바이오마커의 서브세트 및/또는 상기 바이오마커의 측정치의 새로운 빈도를 생성하는 단계; Step (b) comprising the steps of: (a) on the basis of the density measurement, generating a new frequency of measurement from the first set a subset of biomarkers that matter than the occurrence of the medical condition and / or the biomarker in .;및 (c) 단계 (b)의 서브세트의 농도를 측정하고/하거나 하나 이상의 바이오마커의 측정치의 새로운 빈도를 추적함으로써 의학적 병태의 발생을 예측하는 단계를 포함한다. And (c) by keeping track of the new frequency of measurement of step (b) the sub-set of biomarkers to measure the concentration and / or at least one of a step of predicting the occurrence of the medical condition.

일부 경우에서, 생물학적 시스템의 역학을 최상으로 고려하기 위하여, 상기 논의된 방정식 시스템은 고정된 시간 세그먼트에 걸쳐서 생물학적 실체의 변화율을 계산하는 상미분 방정식으로 구성될 수 있다. In some cases, in order to consider the dynamics of the biological system to Best, the discussed system of equations is over a fixed time segment can be composed of ordinary differential equations which calculate the rate of change of a biological entity.정량화는 분석 순간에서의 시스템 상태의 함수이며, 변화율을 반영할 수도 있는 시스템 내 다른 모든 실체에 대한 항을 포함한다. Quantification include wherein for a function of the system state, and may reflect the rate of change all other entities in the system that in the analysis time.

많은 경우에서, 본 명세서에 기재된 바와 같이, 관심 대상의 생물학적 실체는, 한정하는 것은 아니지만, 혈중 단백질을 포함하는 혈액에서 찾을 수 있다. In many cases, as described herein, it is construed as limiting, the biological entity of interest, but can be found in blood, including blood proteins.모델링 공간에서, 각 생물학적 실체의 시간 변화율은 미분계수라고 하며, 시간 도메인에서 생물학적 실체의 농도 곡선의 순간 기울기로서 정량화된다. In modeling space, each of the time rate of change of the biological entity is called the derivative and is quantified as the instantaneous slope of the concentration curve of the biological entity in the time domain.

각각의 선택된 샘플링 시점에서의 임의의 선택된 표적 생물학적 실체의 값을 계산할 수 있을 뿐만 아니라, 샘플링 공간에서 실체 마다에 대한 변화율을 계산할 수 있다. As well as to calculate the arbitrary value of the selected target biological entity at each of the selected sampling time point can be in the sampling space to calculate the rate of change for every entity.이는, 한정하는 것은 아니지만, 단위 시간 당 농도 변화를 포함하는, 단위 내 미분계수에 대한 생물학적 실체 당 점추정을 결과할 수 있다. This, but not limited to, it may result in the estimated points per biological entity for the derivative in the unit including a unit time per concentration.

일부 경우에서, 한 가지 방법은 1차, 2차 및 고차 미분계수를 추정하기 위하여 최종 K 관측치를 통한 K 점 모델 적합 회귀 방정식을 따른 두 개의 점 기울기를 이용하 수 있으며, 예를 들면 다음과 같다: In some cases, one way is the primary, and can take advantage of the two point slope along the K point model fit regression equations through the last K observations, to estimate the secondary and higher order derivatives, for example as it follows:

다른 예에서, 상기 시스템은 소거율이 시간에 따라 변하고, 시간에 맞춰 상향 조절 또는 하향 조절을 나타낼 수 있을 때 비선형이다. In another example, the system is nonlinear when it is changing the erasure rate over time, and represent the up-regulation or down-regulation in time.상기 시스템은, 한정하는 것은 아니지만, 하기 벡터 방정식으로 표시된다: The system includes, but not limited to, is represented by the vector equation:

또 다른 예에서, 생물학적 시스템의 동적 상태는 예시적인 바이오시뮬레이션 시스템에서 포착되는 특이성 레벨을 가진다. In another example, the dynamic state of biological systems has a level of specificity which is captured in an exemplary bio simulation system.시스템 내 모든 실체는 통상적으로 다른 실체의 작은 부분 집합에 영향을 미친다. All entities within the system typically affects a small subset of the other entity.예를 들면, 단백질 2는 활성화된 효과인자 세포 상의 세포 표면 수용체에 결합함으로써 단백질 1의 생성률을 변경한다. For example, protein 2 modifies the production rate of the first protein by binding to cell surface receptors on the activated factor effect cell.단백질 2의 농도는 단백질 1의 생성률을 변경한다. The concentration of protein 2 modifies the production rate of the first protein.제3의 단백질이 단백질 2의 생성에 영향을 미치는 경우, 단백질 1의 생성률은 단백질 2의 생성 레벨에 간접적으로 의존한다. If a third protein that affect the production of two proteins, production rate of protein 1 depends indirectly on the level of produced protein 2.

예측 단백질 프로파일의 종적 샘플링에 기초하여 환자 부차 집단을 역학적으로 특성화하는 시스템은 화합물이 예상대로 표적에 작용하는 지 연구 과학자가 확인할 수 있도록 1형 바이오마커로서 그 정보를 사용할 수 있다. Mechanical systems that characterize the patient population on the basis of the secondary longitudinal sampling of predictive protein profiles as a Type 1 biomarker to verify if the number of research scientists compound acts on the target as expected can use that information.그 화합물에 대한 작용 메커니즘도 예상대로 작용하는 지에 대해서 조사될 수 있다. Mechanisms acting on the compounds may also be investigated whether acting as expected.부차 집단의 동적 출현의 특성화는 그 거동 및 이들이 나타내는 단백질 프로파일에 기초한다. Characterization of the dynamic emergence of the secondary group is based on the behavior and the protein profiles they represent.

일례에서, 한 집단을 테스트 화합물로 처리하는 반면에, 다른 집단은 미처리 대조군이다. In one example, while processing a group in a test compound, and the other is the untreated control group.처리된 집단의 단백질 프로파일이 화합물의 작용 메커니즘에 적용되는 바의 기초 가설에 따라 거동한다면, 상기 단백질 프로파일은 복합 패턴으로서 1형 바이오마커로 작용할 것이다. If the behavior according to the basic theory of the bar which the protein profile of the treated group applied to the mechanism of action of the compound, the protein profiles will act as a Type 1 biomarker as a composite pattern.그 집단 내 개체가 단백질 프로파일의 방향과 속도에서 상당한 분산을 나타낸다면, 보다 느린 집단 구성원의 용량 조절이 일어날 수 있으며, 시험 프로토콜은 이에 따라 변경될 수 있다. If the objects within the group represents a significant dispersion in the direction and velocity of the protein profile, it can lead to a slower population members capacity control of the test protocol can be changed accordingly.

여러 가지 통계 분석을, 확률 공간 또는 모델을 빌딩하는 데 적용할 수 있다. Several statistical analysis can be applied to building a probability space or model.도 1은 이차원(다변수) 공간 내 마할라노비스 거리에 의해 측정된 바와 같은 유사성의 예시적인 특성화를 나타낸다. Figure 1 illustrates an exemplary characterization of similarity, such as a two-dimensional (multivariate) space measured by the in-Mahal la nobiseu distance.판별 함수 분석의 결과는 통상적으로 분석 데이터 세트 내 모든 피험자에 대한 마할라노비스 거리이다. Results of discriminant function analysis is typically referred Mahal for all subjects within the analysis data set nobiseu distance.이 방식 또는 유사한 방식으로 판별 분석을 실행하는 방법은 당업자에게 공지되어 있다. How to execute the discriminant analysis in this manner or a similar manner are known to those skilled in the art.이 예에서, 두 개의 독립 변수(예를 들면, 바이오마커)로부터의 데이터를 각각에 대하여 도시한다. In this example, the two independent variables shown for each of the data from the (e.g., biomarkers).분석 세트에서 각각의 환자는 그래프 상에서 단일 점으로 표시된다. Each patient in the analysis set is represented by a single point on the graph.각각의 환자의 바이오마커 쌍 패턴과 데이터의 클러스터의 센트로이드 간 거리는 마할라노비스 거리로서 계산되며, 도 1에 타원형으로 표시되어 있는데, 상기 센트로이드는 관심 대상의 공간 내 모든 독립적인 측정치의 평균 섹터로서 통상적으로 정의될 수 있다. Is calculated as La between cent of each biomarker pair cluster of patterns and the data of the patient Lloyd distance Mahal nobiseu distance, there is shown oval in Figure 1, the centroid is the mean sector of all within the interest area independent measurements as it may be conventionally defined.임의의 특정 환자가 본 명세서에 도시된 클러스터에 속하는 확률은 클러스터의 센트로이드로부터의 거리에 반비례한다. Probability of belonging to the cluster shown in any particular patient herein is inversely proportional to the distance from the cluster centroid.이 방식으로, 도 1의 도면 상의 마할라노비스 거리 타원은 독립 변수의 두 세트 간의 유사성의 측정치로서 사용된다. In this way, Mahal la nobiseu distance ellipse on the diagram of Figure 1 is used as a measure of the similarity between two sets of independent variables.이 방법은 또한 기초 클러스터화된 데이터에서 관찰되는 분산에 기초하여 특정 환자에 대한 분류 배정의 확률을 배정함으로써 적절한 거리 메트릭 내 노이즈를 고려한다. The method also considers a suitable distance metric within the noise by the basis of the variance observed in the clustered data base assigned to the probability of the classification assignment for a particular patient.따라서, 이 방법은 확률 공간 내 불확정성을 고려할 수 있다. Thus, the method can take into account the uncertainty in the probability space.

통상의 클러스터화에서, 전형적으로 클러스터화하고자 하는 모든 대상 대 모든 다른 대상의 유사성을 열거하는 거리 행렬로부터 작업한다. In conventional clustering, typically work from a distance matrix, which lists all of the target for every other target of similarity to be clustered into.상기 프로세스는 당업자에게 공지되어 있는 바와 같은 거리 행렬의 생성으로 시작한다. The process begins with the creation of the distance matrix as known to one of skill in the art.환자의 모든 쌍 중에서 거리의 삼각 행렬은 컴퓨터화해야 한다. Triangular matrix of distances among all pairs of patients should be computerized.피험자 데이터 간의 각각의 거리는 측정된 바이오마커의 함수이다. The subject is a function of the respective distances between the measured biomarker data.상기 함수는 합계 또는 가중 합계 형태를 취한다. The function takes the form of a sum or weighted sum.소정의 변수에 대한 거리는 결국 그 변수에 대한 개체 관측치 간의 거리의 합계이다. Eventually distance for a given variable is the sum of the distance between the observation object to that variable.이 합계는 또한 가중될 수 있다. This sum may also be weighted.예를 들면, 피험자의 각각의 클러스터는 잠재적으로 개별 임상 결과를 나타낸다. For example, each cluster of subjects potentially represents a discrete clinical outcome.

본 명세서에 기재된 방법은 피험자의 관찰 동안 임의의 시점에서 수행할 수 있다. Methods described herein can be carried out at any time during the observation of the subject.피험자 데이터는 다양한 시점에서 얻을 수 있다. The data subject can be obtained from a variety of perspectives.그 다음, 확률 공간 내 피험자 데이터의 위치는 본 명세서에 기재된 수학법을 이용하여 계산할 수 있다. Then, the probability of the spatial position of the subject within the data may be calculated using the mathematical methods described herein.확률 공간 내 피험자데이터의 위치를 얻고 계산하는 단계를 반복하여 확률 공간 내 궤적을 얻을 수 있으며, 상기 궤적은 평가된 임상 결과의 시계열을 가리킨다. Getting the location of the subject data within the probability space can be obtained within the probability space trajectory by repeating the steps of calculating, the sign indicates a time series of the assessed clinical outcome.

궤적Trajectory

의학적 병태가 진행함에 따라, 피험자는 통상적으로 의료 직원에 의해 모니터링된다. As the medical condition progresses, participants are typically monitored by the medical staff.모니터링은 일련의 테스트를 실행함으로써 수행될 수 있다. Monitoring can be done by running a series of tests.테스트 방법 및 장치, 예컨대 현장 진료 미세유체 장치가 더욱 더 신뢰성 있고 접근 가능해지고 있기 때문에, 환자로부터의 데이터를 다중 시점에서 획득하고 처리할 수 있다. Since the test method and apparatus, for example, point-of-care microfluidic device, it is becoming more and more reliable and accessible, data from the patient can be obtained in multi-point and treatment.얻은 데이터의 연속 구조는 흔히 시계열 또는 종적 데이터의 세트이지만, 특정한 시간 기준 없이 연속적으로 일어나는 변화를 반영하는 데이터일 수도 있다. Continuous structure of the obtained data may be common, but a set of time series or longitudinal data, data that reflect the changes that occur sequentially with no specific time reference.시스템은 시간 또는 시퀀스 값이 동일하게 간격을 둘 것을 요구하지 않는다. The system does not require that both the same interval of time or sequence values.사실, 시간 매개변수는 그 자체로 무작위 변수일 수 있다. In fact, the time parameter can be a random variable itself.

일부 구체예에서, 피험자 데이터를 얻는 시계열은 적어도 6, 24, 48, 72 또는 96 시간이다. In some embodiments, the time-series data to obtain the subject is at least 6, 24, 48, 72 or 96 hours.다른 구체예에서, 시계열은 적어도 7, 30, 60, 90, 180 또는 그 이상의 일일 수 있다. In other embodiments, the time series is per day, at least 7, 30, 60, 90, 180 or more.시계열은 또한 연속된 연(年)일 수 있다. Time series can also be a series of open (年).

피험자로부터 획득한 종적 데이터는 의학적 병태를 평가하기 위하여 벡터 또는 궤적으로 그루핑될 수 있다. A longitudinal data acquired from a subject can be grouped in a vector or a trajectory to assess a medical condition.벡터는 꼬리부가 초기 점이고, 머리부가 말기 점인 화살표로서 기하학적으로 정의될 수 있다. The vector may as jeomyigo initial tail portion, the head portion end jeomin arrow can be defined geometrically.벡터의 성분은 경도 및 위도와 같은 지형적 좌표 시스템에 관할 수 있다. Components of the vector may be competent in the geographic coordinate system such as latitude and longitude.특정한 예를 들자면, 네비게이션은 대상의 위치를 찾아내고, 항공기 및 선박의 이동 방향을 결정하는 데 벡터를 광범위하게 사용한다. For instance a specific example, the navigation is to find the location of the target, and makes extensive use of the vector used to determine the direction of movement of aircraft and ships.

물리학 및 공학 분야가 아마도 벡터 분석의 가장 통상적인 사용자이고, 수학 연구의 많은 부분을 자극하였다. Is the most common users of physics and engineering fields is perhaps vector analysis, and stimulated much of the mathematical research.기계 분야에서, 벡터 분석 대상은 위치, 속도, 방향 및 가속도를 비롯한 동작; In the mechanical field, vector analyte is operating, including the position, velocity, direction, and acceleration;중력 중심; The center of gravity;관성의 모멘트; Moment of inertia;마찰력, 응력 및 스트레인과 같은 힘; Forces such as friction, stress and strain;전자기장 및 중력장의 방정식을 포함한다. It includes an equation of the electromagnetic field and the gravitational field.

위치의 시간 변화율인 속도는 속력(벡터 길이)과 방향(벡터 방향)의 조합이다. Time rate of change of speed of the position is a combination of speed (vector length) and direction (vector direction).가속도는 다른 통상의 벡터량이며, 속도의 시간 변화율이다. Acceleration is normal, and the vector quantity of the other, is the time rate of change of speed.속도와 가속도는 벡터 분석을 통하여 얻는데, 이는 벡터의 성질 및/또는 거동의 수학적 계산이다. Speed ​​and acceleration for obtaining through vector analysis, which is a mathematical calculation of the properties of the vector and / or behavior.

예를 들면, 개체의 정상 상태는 개체에 대한 바이오마커 데이터를 도시함으로써 관찰할 수 있다. For example, the normal condition of the subject can be observed by showing the biomarker data for the object.안정한 정상 상태는 그래프의 한 부분에 위치될 것이다. Stable steady state will be positioned at a portion of the graph.

개체의 정상 상태는 약제의 투여 또는 의학적 병태의 변화에 의해 방해될 수 있다. Normal state of the object may be disturbed by the administration of drugs or a change in medical condition.투여되는 약제의 효과 하에, 개체의 정상 상태는 불안정하게 되고, 그래프 내의 이의 원 위치로부터 그래프 내의 새로운 위치로 이동할 것이다. Under the effect of the drug to be administered, the normal condition of the subject being unstable, will be moved from its original position in the graph to a new position in the graph.약제의 투여가 중지되거나, 약제의 효과가 끝나면, 개체의 정상 상태는 다시 방해를 받게 되어, 그래프 내의 정상 상태의 다른 이동을 초래하게 될 것이다. Stop the administration of the medicament, or the end of the effect of the medicine, normal condition of the subject is to receive the interrupt again, will result in different movement of the normal condition in the graph.약제의 투여가 중지되거나, 약제의 효과가 끝나면, 개체의 정상 상태는 약제가 투여되기 전의 그래프 내 이의 원치로 복귀하거나, 또는 1차 약제 투약 전 위치 및 2차 약제 투약에 따른 위치와 상이한 새로운 또는 제3의 위치로 이동할 수 있다. Stop the administration of the medicament, or the end of the effect of the drug, the steady-state of the object is returned to the graph in its Answer prior to drug administration, or primary pharmaceutical dosage forward position and a second medicament position according to the dosage and a different new or it is possible to move to the third position.

일부 경우에서, 바이오마커 값은 매우 빠르게 변할 수 있어서, 표준 샘플링(예컨대, 랩 테스트)에서 값의 큰 변화를 놓칠 수 있다. In some instances, biomarker values ​​can change very rapidly in, may miss a standard sample (e.g., a lab test) is greater changes in the.일례에서, 패혈증은 환자가 약제를 사용하거나 또는 약제 임상 시험의 구성원인 경우 매우 빠르게 일어날 수 있다. In one example, sepsis can occur very quickly if the patient is using a drug or a member of the clinical trial drugs.환자의 의학적 병태에 관한, 여러 차례의 초기 단서는 보이지 않는데, 현 테스트 과정이 충분히 신속하게 일어나지 않기 때문이다. , The initial clues of several of the medical condition of the patients do not look, is because the current testing process will not happen quickly enough.또한, 현 테스트 과정은 단기간 안에서 융통성이 없어서, 단기간(예를 들면, 4 시간) 내에 환자가 상이한 바이오마커 값 또는 생리학적 매개변수에 대해 테스트할 필요가 있는 경우, 종종 테스트 결과를 수용하기가 가능하지 않다. In addition, the current testing procedure because there is no flexibility, the short period when it is necessary to test for a biomarker value or physiological parameter, the patient is different in the (e. G., 4 hours), possible to accommodate the often test results within a short period of time it is not.

일례에서, 가정에서 화학요법 후 유의적인 이벤트가 환자에게 일어나지 않는다면, 분석물의 측정 빈도를 줄일 수 있다. In one example, if a significant event occurs to the patient after chemotherapy at home, it can reduce the frequency of measurement of the analyte.일부 경우에서, 상기 시스템은 앞선 결과에 기초하여 사용자가 적절한 행위를 할 수 있게 한다. In some cases, the system on the basis of the foregoing results enables a user to the appropriate behavior.

일부 경우에서, 본 명세서에 기재된 방법 및 시스템은 수 일 정도로 작은 시간 프레임을 통하여 피험자의 건강 상태 또는 의학적 병태를 모니터링할 수 있게 한다. In some cases, the method described herein and the system may allow the number of days to monitor the subject health status or medical condition of a time frame through a small extent.예를 들면, 질환 과정의 발전 및 병리생리학, 요법에 대한 관해 및 약물에 노출시 뜻밖의 부작용의 가능한 발생은 혈액을 종적으로 샘플링함으로써 모니터링할 수 있다. For example, the development and pathophysiology, the possible occurrence of unexpected side effects, and upon exposure to the drug with respect to the therapy of the disease process may be monitored by sampling blood to longitudinal.이러한 샘플로부터 핵심 순환 바이오마커의 프로파일을 입증할 수 있다. From this sample can prove the profiles of the key bio markers circulation.특이적인 바이오마커는, 예를 들면, 한정하는 것은 아니지만 질환 과정 및 이의 분자 병리생리학의 지식, 소정의 화합물의 작용 메커니즘 및 이의 관찰된 효과 프로파일에 기초하여 선택될 수 있다. Specific biomarker, for example, but not limited to may be selected based on knowledge of the disease process and its molecular pathophysiology, certain compounds and their mechanism of action The observed effect of the profile.

앞서 기재된 것과 유사한 종적 데이터의 운동의 도면은 도 5에 나타낸다. A view similar to the movement of longitudinal data to that previously described is shown in Fig.각각의 시점(T = 0 내지 T = 9)에서, 데이터 점이 확률 공간에 도시되어 있다. At each time point (T = 0 to T = 9), is data point shown in the probability space.한 점에서 다음으로 연결된 선이 벡터이다. The line is connected to the next point in a vector.

개체의 진단은 확률 공간 내 개체의 의학적 병태의 이동의 몇 가지 양태를 연구함으로써 도움이 될 수 있다. Diagnosis of objects can help by studying several aspects of the movement of the medical condition of the objects within the probability space.그래프 상에서 이동함에 따른 경로의 방향(예를 들면, 각 및/또는 배향)과 이에 따른 의학적 병태는 소정의 임상 결과에 대한 진단, 예후 및 치료 결정에 도움이 될 수 있다. Direction on a route resulting from the movement on the graph (for example, angle and / or orientation) and its medical conditions according may be helpful in the diagnosis, prognosis and treatment decisions for a given clinical outcome.그래프 상에서 의학적 병태의 이동의 속도와 가속도도 진단일 수 있다. Velocity and acceleration of the movement of the medical condition on the graph may be a diagnosis.또한, 독립 시점에서의 개체의 의학적 병태의 위치는 그 자체로 진단일 수 있다. In addition, the position of the medical condition of the object at the time of independence can be diagnosed by itself.

그래프 상에서 정상 상태의 이동의 방향 및/또는 속도가 진단이라고 하면, 정상 상태의 초기 이동의 방향 및/또는 속도를 사용하여 정상 상태의 결과적인 새로운 위치를 예측할 수 있는데, 특히 특정 제제(예를 들면, 약제)의 효과 하에서, 개체의 정상 상태가 안정화될 그래프 상의 단지 특정 수의 위치가 존재한다는 것이 입증되는 경우이다. Speaking of the movement direction and / or speed of the steady-state diagnosis on the graph, may with the initial direction of movement and / or speed of the steady state estimate the resulting new location of the normal condition, especially specific agent (e.g. , under the effect of the drug), and if the graph to stabilize the steady state of the object only to be proven that the presence of a certain number of positions.

경시적인 각각의 개별 데이터 세트에 대한 도 6의 흐름도에 따르는 바와 같이, 각각의 임상 결과에 속하는 데이터의 확률을 계산한다. As described according to the flowchart of Figure 6 for the passage of time each individual data set, it calculates the probability of the data belonging to each clinical outcome.확률은 베이지안 추정법과 같은 통계학적 추정 절차를 사용하여 거리 메트릭으로부터 계산한다. Probability using statistical estimation procedure, such as Bayesian estimation is calculated from the distance metric.계산된 확률의 세트에 기초하여, 피험자 데이터의 각 시점의 위치를 확률 공간에 배정한다. Based on the set of calculated probabilities, the position of each time point of subject data is assigned to the probability space.계산은 각 시점에 대하여 반복한다. Calculation is repeated for each time point.

그 다음, 궤적 또는 벡터를, 인접 시점을 연결함으로써 생성한다. Next, it produced by a locus or vector connecting the adjacent point.벡터의 거리, 방향, 속도 및 가속도를 계산할 수 있으며, 디스플레이 또는 리뷰를 위하여 도시할 수 있다. It can calculate the distance, direction, speed and acceleration of the vector, and can be shown for display or review.사용자(예를 들면, 의사)가 그 데이터를 상당히 중요한 것으로 여긴다면, 그 사용자는 경보 또는 경고 시스템을 활성화시켜서 의학적 병태를 치료 또는 모니터링하기 위한 행위 과정을 변경시킬 수 있다. If this is a user (eg, physician) that the data be extremely important, and the user can change the behavior or monitor a process for treating medical conditions by activating an alarm or warning system.행위 과정이 조정된 후, 피험자의 의학적 병태를 평가하는 단계를 반복하여 피험자의 궤적의 모니터링을 계속할 수 있다. After this process, the act of adjustment, repeat the steps to assess the medical condition of the subject may continue to monitor the trajectory of the subjects.

이 방법은 각각의 개별 사용자가 개별 사용자의 우선권에 따라서 이들이 적당하다고 여기는 항목의 값 및 세트를 정의할 수 있게 한다. This method makes it possible to define a set of values, and this is the topic that they are suitable, depending on each individual user's preference of individual users.각각의 사용자 또는 의사가 각각의 의학적 병태를 상이한 관점으로 볼 수 있으며, 도 7의 예시적인 방법은 이러한 상이성을 고려한다는 것을 이해해야 한다. And that each user or physician may view each medical condition in a different aspect, an exemplary method of Figure 7. It should be understood that the view of this heterogeneity.

궤적의 특징 중 하나 이상이 모델 사용자가 결정한 바와 같은 특정치를 넘는 경우, 경보 또는 경고 시스템이 활성화될 수 있다. If one or more of the features of the locus is more than a specific value, such as the model and the user is determined, the alarm or warning system can be activated.그 다음, 사용자는 피험자의 의학적 병태를 평가하기 위한 다음 행위 과정을 결정할 수 있다. Then, the user can determine the next action process for assessing the medical condition of the subject.

별개의 구체예에서, 본 발명의 방법은 치료제의 효능 및/또는 독성과 의학적 병태에 대한 상기 제제의 영향을 평가하는 데 유용한 약리학적 매개변수를 이용한다. In a separate embodiment, the method of the present invention utilizes the useful pharmacological parameters to evaluate the effect of the formulation on the efficacy and / or toxicity of a therapeutic agent with a medical condition.본 발명의 목적을 위하여, "치료제"는 치료적 활용도 및/또는 잠재성을 가진 임의의 물질을 포함하는 것으로 한다. For the purposes of the present invention, "therapeutic agent" is to be taken as including any material having the therapeutic utilization and / or potential.그러한 물질은, 한정하는 것은 아니지만, 생물학적 또는 화학적 화합물, 예컨대 간단하거나 복잡한 유기 또는 무기 분자, 펩티드, 단백질(예를 들면, 항체) 또는 폴리뉴클레오티드(예를 들면, 안티센스)를 포함한다. Such materials are, but not limited to, biological or chemical compounds such as simple or complex organic or inorganic molecule, a peptide, a protein (e.g., antibody) or a polynucleotide comprises (e. G., Antisense).방대한 무리의 화합물들, 예를 들면 중합체, 예컨대 폴리펩티드 및 폴리뉴클레오티드 및 다양한 중심 구조에 기초한 합성 유기 화합물을 합성할 수 있으며, 이들은 또한 용어 "치료제"에 포함된다. E. The compounds of the large crowd, such as can be synthesized in the synthetic organic compounds based on polymers, such as polypeptides and polynucleotides, and a variety of central structure, which are also included in the term "therapeutic agents".또한, 다양한 천연 공급원, 예컨대 식물 또는 동물 추출물 등이 스크리닝을 위한 화합물을 제공할 수 있다. In addition, a variety of natural sources, such as plant or animal extracts can provide compounds for screening.항상 명확하게 언급되는 것은 아니지만, 상기 제제는 단독으로, 또는 본 발명의 스크린에 의해 확인되는 제제와 동일하거나 상이한 생물학적 활성을 가진 다른 제제와 조합하여 사용된다는 것을 이해해야 한다. Always it is explicitly stated, but the agent is to be understood that alone, or using the same as agents identified by the screens of the invention or in combination with other agents having different biological activity.또한, 상기 제제 및 방법은 다른 요법과 조합되는 것으로 의도한다. In addition, the agents and methods are intended to be combined with other therapies.

방법의 실시Method embodiment of

본 명세서에 기재된 예시적인 방법과 시스템은 다양한 형태의 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 특수 목적의 프로세서 또는 이들의 조합으로 실시될 수 있다는 것을 이해해야 한다. An exemplary method and system described herein, it will be appreciated that the can be implemented in various forms of hardware, software, firmware, special purpose processors, or a combination thereof.본 발명의 방법은 하나 이상의 프로그램 저장 장치에서 유형적으로 구현되는 어플리케이션 프로그램으로서 소프트웨어로 실시될 수 있다. The process of the present invention may be implemented in software as an application program tangibly embodied in one or more program storage devices.어플리케이션 프로그램은 임의의 기계, 장치 또는 적절한 아키텍처를 포함하는 플랫폼에 의해 실행될 수 있다. The application program may be executed by the platform, including any machine, device or appropriate architecture.도면에 도시된 시스템 및 방법 중 일부가 소프트웨어로 실시되는 것이 바람직하기 때문에, 시스템 구성요소(또는 공정 단계) 간의 실제 관계는 본 발명이 프로그램화되는 방식에 따라 달라질 수 있음을 또한 이해해야 한다. Because some of the system and method shown in the drawings is to preferably implemented in software, the actual relationship between the system components (or the process steps) may also be understood to be affected by the manner in which the screen of the present invention program.본 명세서의 교시를 통하여, 당업자라면 이들 및 본 발명의 유사한 실시 또는 배열을 고려하거나 시시할 수 있을 것이다. Through the teachings herein, those skilled in the art will be taken into account or boring or a similar embodiment, and the arrangement of their invention.

도 9는 피험자의 의학적 병태를 평가하기 위한 모델 및 시스템을 빌딩하는 공정 흐름도를 나타낸다. 9 shows a process flow diagram for building the model and system for assessing the medical condition of the subject.피험자가 개인 데이터를 데이터베이스에 입력한다. Subjects to enter personal data into the database.동일하거나 상이한 데이터베이스는 유사한 의학적 병태를 가진 다른 피험자로부터의 데이터를 함유한다. The same or a different database contains data from other subjects with a similar medical condition.다른 피험자로부터의 데이터는 공공 또는 사설 연구소로부터의 과거 데이터일 수 있다. Data from other subjects may be of historical data from public or private laboratories.다른 피험자로부터의 데이터도 임상 연구로부터의 내부 데이터일 수 있다. Data from other subjects may also be internal data from a clinical study.

피험자는 다양한 방식으로, 또는 다양한 장치를 사용하여 데이터를 입력할 수 있다. The subject may input data using, or a variety of devices in a variety of ways.예를들면, 현장 진료 미세유체 장치를 사용하여 현장 진료에서 바이오마커 데이터를 얻을 수 있다. For example, by using the point-of-care microfluidic device may be obtained biomarker data from the point-of-care.그 다음, 상기 장치로부터의 데이터는 그 장치로부터 데이터베이스 또는 프로세서로 직접 전송할 수 있다. Then, the data from the device may be transferred directly to a database or processor from the device.컴퓨터 또는 데이터 입력 시스템도 피험자 데이터를 데이터베이스 또는 프로세서로 입력할 수 있다. Computer or data entry system may also input subject data to a database or processor.데이터를 자동적으로 얻고, 다른 컴퓨터 또는 데이터 입력 시스템으로부터 한 컴퓨터로 입력할 수 있다. Getting the data automatically and can be input from another computer or data input system to a computer.데이터를 데이터베이스에 입력하는 다른 방법은 데이터를 데이터베이스에 직접 입력하기 위한 키보드, 터치 스크린, 트랙볼 또는 마우스와 같은 입력 장치를 사용하는 것이다. Another way to enter data into the database is by using an input device such as a keyboard, a touch screen, a trackball or mouse to enter data directly into the database.

피험자 데이터는 프로세서 또는 사용자에 의한 인식을 위한 독특한 식별자로 저장될 수 있다. Subjects the data may be stored with a unique identifier for recognition by a processor or a user.다른 단계에서, 프로세서 또는 사용자는 특정 환자 데이터에 대한 하나 이상의 항목을 선택함으로써 저장된 데이터의 검색을 실행할 수 있다. In another step, the processor or the user may execute a search of stored data by selecting at least one entry for a particular patient data.그 다음, 특정 환자 데이터를 검색할 수 있다. That can then search for specific patient data.

공공 데이터베이스, 내부 데이터베이스 및 피험자 데이터의 요소 간 관계를 설정할 수 있다. You can set a public database, relationships between elements of the internal database and data subjects.명확한 관계는 궤적 또는 다른 이용 가능한 관찰에 의해 밝혀진 정보에 기초하여 이루어진 추론을 공표하고 기록한다. Clear relationship is announced and record inferences made based on information revealed by the trajectory or other available observations.

프로세서는 확률 공간 계산을 수행할 수 있다. The processor can perform calculations probability space.확률 공간 맵이 준비되면, 동일한 프로세서 또는 상이한 프로세서는 개별 피험자로부터의 바이오마커 데이터를 확률 공간 내에 도시할 수 있다. When a probability space map prepared, the same processor or a different processor can be shown in the probability space, the biomarker data from an individual subject.확률 공간 맵 자체를 출력, 예컨대 디스플레이 모니터로 전송할 수 있다. It may send a probability space map itself to an output, such as a display monitor.확률 공간 내 피험자 데이터의 위치도 출력 장치로 전송될 수 있다. Probability space locations of the subject data can also be sent to an output device.프로세서는 입력 장치로부터 환자 데이터를 직접 수신하기 위한 수단, 피험자 데이터를 저장 유니트에 저장하는 수단 및 데이터를 처리하기 위한 수단을 가질 수 있다. The processor may have a means for processing the means for receiving patient data directly from an input device, means for storing the subject data in a storage unit, and data.프로세서는 또한 사용자 또는 사용자 인터페이스의 명령어를 수신하기 위한 수단을 포함할 수 있다. The processor may also include means for receiving a command of a user or user interface.프로세서는 당업계에 널리 알려진 바의 메모리, 예컨대 랜덤 액세스 메모리를 가질 수 있다. The processor may have a well of a known memory, such as random access memory in the art.한 가지 구체예에서, 프로세서와 통신하는 출력 장치가 구비된다. In one embodiment, it is provided with an output device in communication with the processor.

사용자 인터페이스는 사용자에게 제공되는 그래프, 문자 또는 청각 정보에 관한다. The user interface is on the graph, character or audio information to be provided to the user.사용자 인터페이스는 프로그램 또는 장치를 제어하는 데 사용되는 제어 시퀀스, 예컨대 자판 치기, 이동 또는 선택을 의미할 수 있다. The user interface may indicate a control sequence, such as keyboard strokes, movement or selection is used to control the program or device.

다중 시점에서 피험자로부터 데이터를 획득함으로써 피험자 데이터의 궤적을 처리할 수 있다. It may process the trajectory of the subject data by obtaining data from a subject in a multi-point.각각의 시점에 대하여, 프로세서는 확률 공간 내 피험자 데이터 시점의 위치를 계산할 수 있다. For each time point, a processor may calculate the position of the subject data within the probability space point.궤적은 피험자 데이터의 둘 이상의 시점을 연결함으로써 생성된다. Trajectory is created by connecting the more than one point of the subject data.궤적의 상이한 벡터 매개변수, 예컨대 거리, 속도, 방향 및 가속도를 측정할 수 있다. Different vector parameters of the trajectory parameters, for example, it is possible to measure the distance, speed, direction, and acceleration.벡터 매개변수는 프로세서에 의해 계산할 수 있다. Vector parameters can be calculated by a processor.프로세서는 확률 공간을 구축하는 데 사용된 프로세서와 동일하거나 상이할 수 있다. The processor may be the same as the processor used to build a probability space or different.

사용자가 부여한 규칙에 기초하여, 피험자 데이터의 위치 또는 궤적은 경보를 활성화시킬 수 있다. Based on the rule, the user has been granted, the position or trajectory of subject data may activate an alarm.경보 또는 경보 시스템은 피험자 데이터가 사용자에 의해 부과된 규칙과 상충할 때 사용자에게 통보한다. Alarm or alarm system will notify the user when the data is subject to a conflict with the rules imposed by the user.예를 들면, 규칙은 60%를 넘는 약물 부작용(ADR)이 발생하는 환자의 확률을 포함할 수 있다. For example, a rule may comprise the probability of a patient that is experiencing adverse drug reactions (ADR) of over 60%.피험자 데이터의 확률이 상기 규칙을 넘어설 때, 경보가 사용자에게 전송된다. When the probability of data subjects to go beyond the rules, alerts are sent to users.

사용자는 의료 직원인 것이 가장 바람직하다. The user is most preferably a medical staff.한 가지 구체예에서, 동일한 사용자가 피험자 데이터에 액세스하여 사용자에 대한 경보 규칙을 설정하고, 경보를 받는다. In one embodiment, the same user has access to the subject data set the alarm rule for the user, and receive alerts.상기 사용자는 또한 피험자일 수 있다. The user may also be the subjects.예를 들면, 당뇨병 환자는 자신의 글루코스 레벨 또는 다른 바이오마커 레벨을 모니터링할 수 있다. For example, people with diabetes can monitor their glucose levels or other biomarker levels.다른 구체예에서, 사용자는 수학 모델의 임의의 단계에서 피험자 데이터에 액세스한다. In other embodiments, the user has access to the subject data at any step of the mathematical model.

도 10은 피험자의 의학적 병태를 평가하기 위한 네트워크 방법을 나타낸다. 10 shows a network, a method for assessing the medical condition of the subject.정보 통신 시스템은 피험자 데이터에 대한 판독기를 포함하거나 포함하지 않을 수 있다. The information communication system may or may not include a reader for the subject data.예를 들면, 바이오마커를 미세유체 현장 진료 장치에 의해 얻는 경우, 상이한 개별 바이오마커에 배정된 값은 그 장치 자체 또는 별도의 장치에 의해 판독될 수 있다. For example, if a biomarker for obtaining by a microfluidic point-of-care device, the values ​​assigned to different individual biomarkers may be read by the device itself or a separate device.판독기의 다른 예는 전자 의료 기록 또는 의사 차트에 입력된 피험자 데이터를 스캐닝하는 시스템일 수 있다. Another example of a reader can be a system for scanning a subject input data to the electronic medical record or a physician chart.판독기의 또 다른 예는, 피험자 데이터를 통신 네트워크를 통하여 직접 얻을 수 있는 전자 환자 기록 데이터베이스로 구성된다. Another example of a reader is configured to subject data to the electronic patient record database that can be obtained directly via a communication network.

사용자 스테이션이 본 발명의 방법 및 시스템에 포함될 수 있다. The user station may be included in the method and system of the present invention.사용자 스테이션은 피험자 데이터를 판독하기 위한 판독기로서, 또는 데이터 입력 시스템으로서 작용할 수 있다. The user station can act as a reader for reading subject data, or data entry system.사용자 스테이션은 또한, 데이터 정보를 사용자, 예컨대 의료 직원 또는 피험자에게 직접 전송하는 데 사용될 수 있다. The user station further, the user data information, for example, be used to transfer directly to the medical personnel or the subject.사용자 스테이션 플랫폼은 컴퓨터 또는 임의의 운영 체계를 실행하는 매우 다양한 하드웨어 플랫폼 중 하나일 수 있다. User station platform can be one of a wide variety of hardware platforms running a computer or any operating system.플랫폼은 저장 유니트를 판독하고 이에 기록할 수 있다. The platform may read and writes to the storage unit.저장 유니트는 사용자 스테이션 내에 포함될 수 있다. The storage unit may be included in the user station.당업자에게 용이하게 명백한 바와 같이, 다른 하드웨어를 본 발명의 방법을 실행하는 데 사용할 수 있다. As readily apparent to those skilled in the art, and the other hardware can be used to perform the method of the present invention.

또 다른 구체예에 따르면, 서버는 피험자의 의학적 병태를 평가하는 용도로 제공될 수 있다. According to yet another embodiment, the server may be provided for the purpose of assessing the medical condition of the subject.일부 구체예에서, 판독기 및/또는 사용자 스테이션은 서버와 통신한다. In some embodiments, a reader and / or user station communicates with a server.서버는 네트워크 인터페이스 및 프로세서를 포함할 수 있다. The server may comprise a network interface and a processor.저장 유니트는 또한 서버 내에 구비될 수 있다. The storage unit may also be provided in the server.저장 유니트는 입력 장치, 판독기 또는 사용자 인터페이스로부터의 환자 데이터를 수신하고 그 환자 데이터를 저장하도록 커플링된다. The storage unit is coupled to receive the patient data from the input device, reader, or user interface, and to store the patient data.

저장 유니트는 플랫폼의 구성요소로서, 또는 네트워크에 연결된 별개의 실체로서 장기간 동안 데이터를 저장할 수 있는 임의의 장치일 수 있다. The storage unit is a separate entity connected to a component of the platform, or the network may be any device that can store data for a long period of time.임의의 적절한 저장 용량을 사용할 수 있지만, 용량은 통상적으로 10 메가바이트 이상, 보다 통상적으로는 20 기가바이트 이상이다. But can use any suitable storage capacity, the capacity is typically greater than 10 mega bytes or more typically, is at least 20 GB.저장 유니트는 영구적이거나 비영구적일 수 있다. The storage unit may be permanent or non-permanent.예를 들면, 저장 유니트는 자기 랜덤 액세스, 예컨대 플렉시블 또는 하드 디스크 드라이브, 자기 순차 액세스, 예컨대 테이프, 광학 랜덤 액세스, 예컨대 CD, DVD 또는 자기 광 드라이브, 솔리드 스테이트 메모리, 예컨대 EPROM, MRAM 및 플래쉬일 수 있다. For example, the storage unit may be a magnetic random access, such as flexible or hard disk drive, magnetic sequential access, such as tape, optical random access such as CD, DVD, or a magnetic optical drive, solid state memory, such as EPROM, MRAM and Flash have.또한, 본 발명은 다른 저장 장치를 기대한다. The present invention also expect a different storage device.전술한 저장 유니트 전부는 예시이며, 당업계에서 이용할 수 있거나 이용할 수 있게 되는 선택을 한정하는 것은 아니다. A storage unit described above are all illustrative, and not to limit the choice to be made available or available in the art.

일부 구체예에서, 데이터는 데이터를 포함하는 프로세서에 의한 저장 전에 더 조작될 수 있다. In some embodiments, the data may be further operated before storage by a processor that contains the data.일부 데이터는 매우 크고, 압축하여 저장 공간을 보전할 수 있다. Some data may conserve the storage space is very large, and compressed.압축하지 않은 경우, 대량의 데이터는 의학 정보의 저장에 대한 특정한 문제를 제기할 수 있다. If you are not compressed, a large amount of data can pose a particular problem for the storage of medical information.

피험자의 의학적 병태를 평가하기 위한 시스템의 다른 구체예에서, 데이터 저장, 데이터의 처리 및 제어는 사용자 스테이션과 통신하는 서버 상에서 실시된다. In another embodiment of the system for assessing the medical condition of a subject, data storage, processing and control of data is performed on the server that communicates with the user station.임의로, 데이터의 컴퓨터화는 서버 상에서도 실행될 수 있다. Optionally, a computerization of data can be performed even on a server.이 클라이언트 서버 구체예에서, 서버는 이더넷, 와이파이, 블루투스, USB 또는 파이어와이어로 실시되는 근거리 통신망(LAN), 광대역 케이블, xDSL, T1, 도시지역 와이파이로 실시되는, 인터넷과 같은 광역 통신망(WAN) 또는 기존 음성 전화 서비스(POTS)로의 다른 고속 통신에 통신적으로 연결된다. In this client-server embodiment, the server is a wide area network (WAN) such as Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, USB, or a local area network (LAN) performed by FireWire, broadband cable, xDSL, T1, the Internet, an urban area WiFi is carried out which or it is communicatively connected to the other high-speed communications to an existing voice telephone service (POTS).

사용자 스테이션은 서버와 통신하여 서버에 의해 처리된 정보를 출력한다. The user station to communicate with the server, and outputs the processed information by the server.사용자 스테이션은 피험자 데이터를 시스템으로 입력하는 데 사용되는 사용자 스테이션 또는 장치와 동일하거나 상이할 수 있다. The user station may be the same or different from the user station or device used to input subject data into the system.사용자 스테이션은 또한 경보 또는 경고 시스템일 수 있다. User Stations can also be an alarm or warning system.사용자 스테이션의 예는, 한정하는 것은 아니지만, 컴퓨터, PDA, 무선 전화 및 퍼스널 장치, 예컨대 아이포드를 포함한다. Examples of user stations, but not limited to, a computer, PDA, wireless phone, and a personal device, such as an iPod.사용자 스테이션은 서버에 의해 처리된 정보를 출력하기 위하여 프린터 또는 디스플레이 모니터와 통신할 수 있다. User stations may communicate with a printer or a display monitor to output the information processed by the server.

서버를 포함하는 네트워킹된 시스템에서, 임의의 수의 장치가 의료 네트워크 기업의 구성원이어서 서버에 저장된 의료 데이터의 중앙 수집 장치에 접근할 수 있다. In a networked system comprising a server, any number of devices and then members of the medical enterprise network can access the central collection of medical device data stored on the server.소정의 사용자 스테이션은 전세계 도처에 있는 건강 관리 소스로부터의 수많은 환자 데이터에 접근할 수 있다. Any user station can access patient data from numerous sources in the health care throughout the world.한 가지 어플리케이션에서, 다수의 실시자로부터의 데이터를 한정된 임상 시험 연구를 위해 축적한다. In one application, data from a number of exemplary character and stores for a limited clinical trial studies.

통계학적 정보는, 바람직하게는 현장 진료에서 시스템의 사용자에게 제공된다. Statistical information is preferably provided to the user of the system at the point-of-care.현장 진료는 치료가 실시되는 곳이다. Point-of-care is where the treatment is carried out.유리하게는, 인터넷 이용의 동적 및 실시간 특성화는 이 양태에서 포착된다. Advantageously, the dynamic and real-time characterization of the internet is captured in this aspect.이는 사무실 또는 현장에 있는 의료 직원 또는 피험자가, 예를 들면 피험자의 의학적 병태 및 피험자 데이터에 관한 통계 정보를 즉시 통보받거나 제공받을 수 있게 한다. This allows you to provide a medical staff or participants in the office or in the field, for example, receive immediate notification of statistical information about the medical condition of the subject and the data subject.

다른 구체예에서, 사용자와 서버 간의 통신 대역폭이 제한적이 된다면(예를 들어, 서버가 "다운"된다면), 모델은 복제되어 사용자 스테이션의 미러 서버에 내재될 수 있다. In other embodiments, if it is the limited communication bandwidth between the user and the server (e.g., if the server is "down"), the model is cloned it may be embedded in the mirror in the user station.서버와 미러 서버 간의 업데이트 및 통신은 예정된 시간에서 오프란인으로 이루어질 수 있다. Updates and communications between the server and the mirror server can be done at a predetermined time in the field-off.사용자로부터의 온라인 요청은 미러 서버에 의해 지역적으로 다루어질 수 있다. Online request from the user can be handled locally by the mirror server.이 대안은 사용자에게 증가된 신뢰성을 제공하는데, 그 이유는 온라인 과정이 외부 네트워크에 의존하지는 않기 때문이다. The alternative is to provide increased reliability for the user, because the online process does not rely on an external network.

데이터 분석 시스템의 대안의 배열에서, 클라이언트 기반 아키텍처는 저장, 데이터 처리 및 컴퓨터화가 사용자 스테이션에서 수행되는 경우에 사용된다. In an alternative arrangement of the data analysis system, client-based architecture is used when running on storage, data processing and Computation is a user station.입력 장치는 데이터를 소스로부터 플랫폼으로 전송한다. The input device transmits the platform data from the source.플랫폼은 디스플레이 컨트롤러를 통하여 디스플레이에 연결된다. The platform is connected to the display through a display controller.디스플레이는 액정 디스플레이 또는 비디오 디스플레이와 같은 다수의 통상의 디스플레이 장치 중 어느 하나일 수 있다. Display may be any of a number of conventional display devices such as liquid crystal display or a video display.플랫폼은 저장 유니트, 프로세서와, 입력 장치와 통신하는 인터페이스를 포함한다. The platform includes an interface for communicating with the storage unit, a processor, an input device.저장 유니트는 피험자 데이터의 저장, 조작 및 검색을 위한 데이터베이스를 가진다. The storage unit has a database for storing, manipulating and retrieving subject data.저장 유니트는 또한, 저장하고, 운영 체계를 구동시킬 수 있다. The storage unit is also possible to store and drive the operating system.사용자 스테이션 플랫폼은 컴퓨터 또는 임의의 운영 체계를 실행하는 매우 다양한 하드웨어 플랫폼 중 하나일 수 있다. User station platform can be one of a wide variety of hardware platforms running a computer or any operating system.플랫폼은 저장 유니트를 판독하고 이에 기록할 수 있다. The platform may read and writes to the storage unit.당업자에게 용이하게 명백한 바와 같이, 다른 하드웨어를 본 발명의 방법을 실행하는 데 사용할 수 있다. As readily apparent to those skilled in the art, and the other hardware can be used to perform the method of the present invention.

다른 양태에서, 본 명세서에는 컴퓨터 판독가능한 명령어가 제공되며, 상기 명령어는 실행시, 프로세서가 각각 하나 이상의 생물학적 마커의 통계학적 분포를 특징으로 하는 개별 임상 결과의 세트에 의해 정의되는 확률 공간을 제공하게 하고; In a further aspect, the present disclosure is provided with a computer-readable instructions, the instructions are to provide the run-time, the probability space, where the processor is defined by a discrete set of clinical outcomes that is characterized by statistical distribution of each of the one or more biological markers and;상기 하나 이상의 생물학적 마커에 해당하는 피험자 데이터를 얻게 하며; Get the subject data corresponding to the at least one biological marker, and;상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산함으로써 상기 피험자의 의학적 병태의 확률을 평가하게 한다. By calculating the location of the subject data within the probability space to assess the probability of a medical condition of the subject.

컴퓨터 판독가능한 명령어는 소프트웨어 패키지의 일부일 수 있다. Computer readable instructions may be part of a software package.소프트웨어 패키지는 본 발명의 서버 또는 입력 장치, 예컨대 미세유체 현장 진류 장치에 구비될 수 있다. Software packages may be provided in the server, or an input device, such as microfluidic field jinryu apparatus according to the present invention;

컴퓨터 판독가능한 매체는 본 명세서에 기재된 바와 같은 본 발명의 저장 유니트일 수 있다. The computer-readable medium may be a storage unit of the present invention as described herein.당업자라면, 컴퓨터 판독가능한 매체가 또한 서버, 프로세서 또는 컴퓨터에 의해 접근될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다는 것을 인식할 것이다. Those skilled in the art will recognize that the computer-readable medium can also be a server, any available media that can be accessed by a processor or computer.

컴퓨터 판독가능한 매체는 본 발명의 컴퓨터 기반 시스템의 일부로서 포함될 수 있으며, 의학적 병태의 컴퓨터 기반 평가에 사용될 수 있다. The computer-readable medium may be used in computer-based evaluation of the present it may be included as part of a computer-based system of the invention, the medical condition.

건강 관리 운영 시스템Healthcare operating system

본 발명의 상이한 양태를 건강 관리 시스템을 위해 사용하고 개발할 수 있다. A different aspect of the present invention can be developed and used for the healthcare system.그러한 시스템의 예는 현장 진료 시스템, 건강 관리 운영 시스템 또는 이들의 조합을 포함한다. Examples of such systems include point-of-care systems, health care, operating system or a combination thereof.예를 들면, 사용자는 장치로 혈액 샘플을 테스트할 수 있고, 상기 테스트로부터의 정보를 본 발명의 시스템 또는 방법에 제공하고, 이에 따라 추가의 정보를 사용자에게 전송할 수 있다. For example, a user may test a blood sample to the device, providing information from the test to the system or method of the present invention, and thus can transmit the additional information to the user.

본 발명의 한 가지 구체예에서, 건강 관리 시스템은 가정용으로 이용될 수 있는데, 실시간 혈액 모니터링은 통상의 혈액 테스트 인프라를 사용해서는 볼 수 없는 정보를 수집할 수 있게 하는 상당한 의미를 가진다. In one embodiment of the present invention, the health care system may be used as a home, a real-time monitoring of blood has a significant meaning to be able to gather information that can not be seen using conventional blood test infrastructure.

도 11은 본 발명의 시스템의 예시적인 구체예를 나타낸다. 11 shows an illustrative embodiment of the system of the present invention.피험자 데이터의 실시간 획득은 현장 진료 장치를 사용하여 달성될 수 있다. Real-time acquisition of subject data can be accomplished using a point-of-care device.현장 진료 장치는 특이적인 질환 또는 화합물에 기초하는 정보를 획득, 저장 및/또는 관리할 수 있다. Point-of-care device can acquire, store and / or manage information based upon a specific disease or compound.또한, 현장 진료 장치는 사용자 또는 사용자에게 속하는 컴퓨터 또는 시스템과 통신할 수 있다. In addition, point-of-care device can communicate with the user or the computer or system belonging to the user.이 예에서의 현장 진료 환경은 가정 또는 진료소일 수 있다. Point-of-care environment, in this example may be a home or clinic.또한, 정보 또는 데이터를 현장 진료 장치로부터 생리학적으로 관련 있는 사항으로 전환시킬 수 있는 서버 또는 시스템으로 정보를 실시간 전송하는 것은 도 11에 예시되어 있다. Also, the real-time transmission of information to a server or system that can be converted into information related to the information or data from a physiological point-of-care device, is illustrated in FIG.이는 데이터베이스 또는 복수의 데이터베이스로 정보를 전달함으로써 달성될 수 있다. This may be accomplished by passing the information to a database or multiple databases.데이터베이스는 서버 또는 복수의 서버 상에 있을 수 있다. The database can be on a server or multiple servers.한 가지 구체예에서, 중앙 제어 데이터베이스 저장소를 사용하여 데이터를 분석하고, 그 데이터를 생리학적으로 관련된 사항으로 최종 사용자에게 반송시킨다. In one embodiment, the analysis of the data using the central control store and the database, the information conveyed in the data related to the physiological to the end user.상기 데이터는 반송될 수 있으며, 도 11의 예에서, 정보, 예컨대 임상적으로 관련 있고, 행위를 취할 수 있는 정보는 브라우저 기반 소프트웨어 어플리케이션을 통하여 사용자에게 반송될 수 있다. The data may be conveyed in the FIG. 11 example, information, such as are relevant to the clinical information to take action can be conveyed to the user through browser-based software applications.정보는 최종 사용자가 의학 연구자 또는 제약 회사인 경우 적응 임상 시험 및 공표에 사용될 수 있다. Information may be used for adaptive clinical trials and published case the end user is a medical researcher or pharmaceutical company.

건강 관리 시스템과 통신하는 현장 진료 장치를 포함하는 본 발명의 시스템은 샘플의 전달, 예컨대 실험실로의 수송을 요구하지 않을 수 있어서, 샘플의 무결성을 개선할 수 있다. The system of the present invention, including point-of-care device in communication with the health care system is supplied may not be required to transport to the delivery of the sample, such as a laboratory, it is possible to improve the integrity of the sample.본 발명의 시스템 또는 방법에서의 분석물 검출은 현장 진료에서 실시간으로 제공될 수 있다. Analyte detection in a system or method of the invention can be provided in point-of-care in real time.건강 관리 중앙 데이터베이스 시스템과 통합된 실시간 검출은 면역분석 장치에 의해 획득된 복합 종적 데이터 계열을 생성할 수 있게 할 수 있다. And integrated health care system, a central database in real time detection can be able to produce a composite longitudinal data series obtained by the immunoassay device.

콘텐츠는 환자 부류에 대한 데이터에 기초할 수 있는데, 생리학적 및 심리학적 소인뿐만 아니라 지역 사회 환경적 영향을 인지한다. Content may be based on patient data categories, as well as to recognize the physiological and psychological predisposition community's environmental impact.다른 구체예에서, 시스템은 사용자를 사회 네트워크에 연결시킬 수 있는데, 각각의 맞춤형 가정 건강 시스템과 소정의 요법의 조합을 통하여 성공적으로 이루어진다. In other embodiments, the system may be connected to the user in social network, made successful by the combination of each tailored home health system with a given therapy.

한 가지 구체예에서, 시스템은 이용 가능한 데이터 세트의 통합의 그래프도를 사용자에게 제공할 수 있다. In one embodiment, the system may provide a graph of the integration of available data sets to a user.

다른 구체예에서, 본 발명의 시스템은 미래의 연구에서 과거 데이터로서 제공될 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. In other embodiments, the system of the present invention may generate data which can be provided as historical data in future studies.시스템은 사용자의 요구에 따라서, 예를 들면 제약 회사의 기존의 데이터베이스로부터의 관련 정보의 추출, 제약 회사가 한 장소에서 그 데이터를 시각적으로 보고, 해석하여 분석할 수 있게 하고, 임상 시험 시스템에 연결되는 중앙 수학 소프트웨어 프로그램에 대하여 커스텀화될 수 있다. The system according to the user's requirements, for example of the related information from the existing database of pharmaceutical extract, pharmaceutical companies are able to visually see, interpret and analyze the data in one place and connected to the trial system which it can be customized for the mid math software program.

약제의 임상 시험과 함께 이용하는 경우, 본 발명의 시스템은 통상의 혈액 테스트 인프라를 사용해서는 가능하지 않을 수 있는 화합물 효능, 질환 진행 및 환자 관해의 이해를 제공할 수 있다. When used with the clinical trials of the drug, the system of the present invention can provide a compound efficacy, disease progression and patient understanding about which can not be not use the conventional blood testing infrastructure.

데이터베이스 및 건강 관리 시스템은 시간에 따른 단백질 분석과 상이한 징후에 대하여 질환 진행에 대한 관계의 트렌드를 모니터링하면서 질환의 병리생리학에서 다른 관련 변수 또는 바이오마커를 고려하도록 커스텀화될 수 있다. Database and health care system can be customized to take into account other relevant parameters or biomarkers in the pathophysiology of the disease, monitor the trends in relation to disease progression for the analysis of proteins and different signs of the times.커스텀화는 관련 징후에 대한 질환 진행을 맵핑하는 데 사용되는 모든 관련 데이터를 자동적으로 통합하도록 설계될 수 있으며, 과거 데이터의 토대가 된다. Customization may be designed to automatically incorporated in all of the relevant data used to map the disease progression for the relevant indication, the foundation of historical data.맵과 베이스라인은 미레 연구의 설계와, 혈액 테스트 결과로부터 보다 나은 정보를 추출하고, 상이한 징후에 대한 효능에 대해서 조기 판독을 제공하도록 미래 연구에 사용될 수 있다. Maps and baselines can be used in future studies to extract better information from the design and the results of blood tests Miele study and provide early reads on efficacy with respect to the different signs.

도 13은 의학적 병태의 관련된 일부 유형인 바이오마커의 온톨로지를 포함하는 예시적인 데이터베이스를 나타낸다. FIG. 13 illustrates an exemplary database containing the ontology of biomarkers associated with some types of medical conditions.예를 들면, 질환으로서 패혈증은 병리생리학으로서 카테고리화하고, 이 온톨로지에서 급성 간 부전(ALF), 파종성 혈관내 응고(DIC) 등에 연결된다. For example, as a disease is categorized as a pathophysiology of sepsis, and the like are connected to the ontology acute liver failure (ALF), disseminated intravascular coagulation (DIC) in the.각각의 이들 병리는 이 온톨로지에 대하여 패혈증의 후유증으로 고려될 수 있다. Each of these pathologies can be considered as side effects of sepsis, with respect to the ontology.이 예에서, 패혈증을 치료하는 데 사용되는 약물은 CytoFab이다. In this example, a drug used to treat sepsis is CytoFab.일부 경우에서, 후유증은 도 13에 도시된 바와 같이 바이오마커의 범위에 의해 특성화될 수 있다. In some cases, side effects can be characterized by a range of biomarkers as shown in FIG.예를 들면, ALF는 ALT, AST, GGT 및 알칼리성 포스파타제의 특징적인 패턴으로 특성화된다. For example, ALF is characterized by a characteristic pattern of ALT, AST, GGT, and Alkaline phosphatase.

본 발명의 한 가지 양태에서, 본 명세서에 개시된 방법, 장치 및 시스템은 건강 관리 운영 시스템을 포함한다. In one aspect of the invention, the method disclosed herein, the apparatus and system includes a health management operating system.건강 관리 운영 시스템은 소비자에게 관리 전달하고, 지불인과 수취인의 경제 모델을 위한 중앙 제어 시스템을 포함할 수 있다. Healthcare operating system is delivered to the consumer management, and may include a central control system for the payer and the payee of the economic model.

한 가지 구체예에서, 건강 관리 운영 시스템은 가능하게는 질환의 발병을 검출하는 조기 시스템을 제공할 수 있다. In one embodiment, the health care system can be operated to provide a system for early detection of the onset of the disease is possible.시스템은 약물 이용 가능성, 표적화된 관해율 또는 지불 구조에 기초하여 사용자 또는 보험 제공자의 선호에 결부시키는 학습 엔진을 더 포함할 수 있다. The system may further include a learning engine to relate the preferences of the user or care provider based on the availability of drugs, targeted response rate, or payment structure.

본 발명의 컴퓨터 시스템 또는 서버는 동적 학습 엔진을 포함할 수 있는데, 예를 들면 시스템 또는 서버가 데이터를 수신할 때, 시스템 또는 서버의 운영이 업데이트될 수 있다. The computer system of the present invention or the server may include a dynamic learning engine, for example, be the operation of the system or the server updates to the system or server receives data.시스템 또는 서버는 또한 저장된 데이터베이스로 호출하고, 추출하며, 중앙 데이터 저장소에 정보를 지역적으로 저장(영구 또는 일시)할 수 있다. System or server can also call a stored database and extracts, locally store the information in a central data repository (permanent or temporary).

정보는 또한, 예를 들면 의료 기록 또는 임상 시험 리포트로 포함시키기 위해 중앙 저장소로 통합될 수 있다. The information also includes, for example, can be integrated into a central repository to include a medical history or clinical trial reports.

도 15는 분석 데이터베이스가 판독기로부터의 데이터를 함유하는 데이터베이스, 카트리지 데이터베이스, 과거 데이터베이스, 환자가 입력한 데이터를 함유할 수 있는 환자 데이터베이스 및 고객 데이터베이스로부터의 정보를 수신할 수 있는, 본 발명의 예시적인 시스템을 설명한다. 15 is analyzing the database is an example of the present capable of receiving information from the patient database, and a customer database in a database containing data from a reader, the cartridge database, historical databases, a patient may contain a data type, inventive It describes a system.본 발명의 시스템의 다른 양태는 도 15에 설명되어 있다. Another aspect of the system of the present invention will be described in Fig.상기 시스템은 상기 시스템에 의해 수신된 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있다. The system can perform an analysis on the data received by the system.분석은 본 명세서에 기재된 임의의 방법일 수 있고, 질환 맵의 개발 또는 이용, 시스템, 리포트 또는 그래프 내 정보의 통계학적 분석의 통계 사용 및/또는 기재된 바와 같은 상이한 방법의 조합을 포함할 수 있다. Analysis may include herein any method one can and, disease maps developed or used, the system, reports or in a different way a combination of the same in the statistical analysis of the information statistics used and / or described graph described.

도 15는 또한, 본 발명의 시스템에서 사용될 수 있는 사용자 인터페이스를 예시한다. 15 also, an example user interface that can be used in the system of the present invention.사용자 인터페이스는 도 15에 도시된 구성요소 중 임의의 것과 상호작용할 수 있다. The user interface can interact with any of the components shown in Fig.바람직한 구체예에서, 사용자 인터페이스는 사용자가 시스템에 접속하여 테스트 데이터 또는 분석 결과, 예컨대 생리학적 관련 정보를 결정할 수 있게 한다. In a preferred embodiment, the user interface allows the user to access the system to determine test data or analysis results, such as physiologically relevant information.사용자 인터페이스는 터치 스크린, 모니터, 키보드, 마우스 또는 당업자에게 명백한 바와 같은, 사용자가 본 발명의 시스템에 접속할 수 있게 하는 임의의 다른 아이템일 수 있다. The user interface may be any other item that allows the user, as is apparent to a touchscreen, a monitor, a keyboard, a mouse, those skilled in the art or can be connected to the system of the present invention.

도 15에 도시된 바와 같이, 시스템은 판독기 또는 현장 진료 장치를 다루는 데 이용될 수 있다. As shown in Figure 15, the system can be used to treat a reader or point-of-care device.이는 데이터의 측정을 위해 판독기로 삽입되는 카트리지의 관리를 포함한다. This includes the administration of the cartridge is inserted into the reader for measurement of data.예를 들면, 상기 시스템은 카트리지의 면역 분석을 실행하기 위한 프로토콜을 판독기에 제공한다. For example, the system provides a protocol for carrying out the immunoassay of the cartridge in the reader.본 발명의 시스템은 또한, 판독기에 의해 실행 또는 실시되는 카트리지 상에서 면역 분석 실행의 검정을 위하여 판독기 정보를 제공할 수 있다. The system of the present invention also may provide information to the reader of the black immunoassays run on the cartridge that are run or executed by the reader.판독기 관리는 또한, 현장 진료 카트리지로부터의 면역 분석을 판독하기 위하여 판독기를 적절한 판독 시스템에 배정하는 정보를 포함한다. Reader administration also include information for assigning the reader for the appropriate reading system for reading an immunoassay from a point-of-care cartridge.판독기 관리는 또한, 시정 및 예방 조치(CAPA)를 포함할 수 있는데, 이는 통합적이고 종합적인 준수 관리의 기구이다. Readers management also may include corrective and preventive actions (CAPA), which is a mechanism of integration and comprehensive compliance management.CAPA 접근의 요소는 적절한 시정 조치를 제공하고, 비적합 상황의 재발을 일관되게 예방하기 위한 목표로 품질 결함, 오류 및 기능 불량의 효과적이고 체계적인 처리이다. Elements of the CAPA approach is providing the appropriate corrective action, effective and systematic processing of quality defects, errors and malfunctions aim to consistently prevent the recurrence of non-ideal situation.CAPA 전략은 의료 사물의 검사를 위해 식품의약국(FDA)에서 개발하였다. CAPA strategy was developed and Drug Administration (FDA) Food for the inspection of medical things.

본 명세서에 기재된 시스템과 방법은 약학적 임상 시험에 사용될 수 있다. Systems and methods described herein may be used for pharmaceutical clinical trials.일부 경우에서, 시스템 및 방법은 평균 18 개월까지 시험 타임라인을 가속시킨다. In some cases, the system and method to accelerate the timeline to test an average of 18 months.일부 경우에서, 본 발명의 시스템 또는 방법은 18 개월 미만, 15 개월 미만, 12 개월 미만, 10 개월 미만, 9 개월 미만 또는 심지어 6 개월 미만 동안 약물 관해 및 효능 역학 프로파일을 제공할 수 있다. In some cases, the system or method of the present invention can provide a drug and efficacy dynamics profiles in less than about 18 months, less than 15 months, less than 12 months, less than 10 months, less than 9 months or even less than 6 months.실시간 약리학 및 약동학은 보다 나은 효능과 보다 안전한 정보를 제공할 수 있다. Real-time pharmacology and pharmacokinetics may provide better efficacy and more secure information.본 발명의 방법은 부차 집단, 수반되는 약물 및 다중 징후에 대하여 용량을 이동시킴으로써 승인을 늦추거나 사용을 제한시키는 독성의 위험을 감소시킬 수 있다. The method of the present invention can reduce the risk of toxicity to slow or limit the use of approved by moving the capacity with respect to the secondary group, associated drug and multiple indications.다른 경우에서, 본 발명의 시스템 또는 방법은 경로 역학으로의 예측 시감도를 개선시킬 수 있다. In either case, the system or method of the present invention can improve the visibility of a prediction of the path dynamics.기재된 바와 같은 모델은 예측 통찰과 파워 전략 결정을 생성할 수 있다. Model as described is able to generate a predictive insights and power strategic decisions.시스템은 규제 당국과의 국제적 통신을 지지할 수 있고, 순응 임상 시험을 위한 '학습 및 확인(learn and confirm)' 전략을 촉진할 수 있다. The system can support an international communications with regulatory authorities may promote 'learning and verification (learn and confirm)' strategy for adaptation trials.

본 발명의 시스템은 데이터 관리 시스템을 포함할 수 있다. The system of the invention can include a data management system.데이터 관리 시스템은 복수의 장치 또는 시스템을 통하여, 또는 단일 중앙 서버에 의하여 운영될 수 있다. Data management system may be via a plurality of devices or systems, or operated by a single central server.본 발명의 시스템의 데이터 관리의 예는 도 15에 나타낸다. An example of data management of the system of the present invention is shown in Fig.데이터 관리 시스템은, 예를 들면 현장 진료 판독기, 데이터베이스(예컨대, 분석 데이터베이스 또는 과거 데이터베이스) 및 단말기(예컨대, 사용자 인터페이스)로부터의 입력 또는 출력을 수용할 수 있다. Data management system, for example, may accept input or output from the point-of-care reader, a database (e.g., database or a historical database analysis) and a terminal (e.g., user interface).또한, 데이터 관리 시스템은 저장 관리, 예를 들면 환자의 개별 데이터의 저장 또는 특정 질환 또는 약물 프로파일과 관련된 정보의 저장을 실행할 수 있다. Further, the data management system may execute the storage of information related to the storage or the particular disease or drug profile in an individual patient data, for storage management, for example.예를 들면, 실험 약물에 대한 임상 시험을 실행하기 위하여 본 발명의 시스템 및/또는 방법을 이용한다면, 데이터 관리 및 저장 관리 시스템은 판독기로부터 현장 진료로부터의 데이터를 수신한 다음, 데이터의 분석을 위하여 데이터베이스에 그 정보를 저장할 수 있다. For example, if using a system and / or method of the present invention to carry out clinical trials of the experimental drug, the data management and storage management system receiving the data from the point-of-care from a reader, and then, for the analysis of the data you can store the information in a database.그 다음, 환자 데이터와 분석 데이터는 시스템의 미래 사용을 위하여 저장될 수 있다. Then, the patient data and analysis data can be stored for future use of the system.예를 들면, 임상 시험의 I 단계에서 환자에게서 한 부작용이 언급되면, 그 부작용 정보는 임상 시험의 III 단계에서 환자의 결과 분석에 사용될 수 있다. For example, when a side effect in a patient in Phase I of the clinical test above, the side effect information may be used in the analysis result of the patient in phase III of clinical trials.다른 예로서, 당뇨병 개체는 초기에 글루코스 측정을 받은 다음, 나중에 다른 측정 후 개체의 상태를 평가하는 데 사용될 수 있다. As another example, a diabetic individual may receive the glucose initially measured and then later be used to assess the status of the measurement object after another.

피험자를 약물로 치료하기 전에, 관련 바이오마커로부터의 피험자 데이터에 기초하여 피험자에게 확률 공간 내 위치를 배정하였다. Before the treatment of subjects with a drug, based on data from subjects related biomarkers were assigned to the subject a location probability space.개별 임상 결과 부류 중 임의의 것에 속하는 피험자의 확률은 마할라노비스 거리를 사용하여 결정하였는데, 이로부터 베이지안 추정법을 이용하여 확률을 계산하였다. The probability of the subject belonging to any of a discrete clinical outcome classes is determined using the Mahal were referred nobiseu distance, and calculating the probability using a Bayesian estimation therefrom.이 계산의 결과는 본 실시예의 4 개의 임상 결과에 해당하는 4 개의 확률을 가져왔다. The result of this calculation has resulted in the four probabilities corresponding to the four clinical outcomes of this embodiment.피험자의 위치는 확률 공간 내에 4 개의 확률을 도시함으로써 결정하였다. Position of the subject is determined by showing the four probability in the probability space.

4 개의 임상 결과에 해당하는 확률 공간은 이차원의 사각형으로서 그래프로 나타내었다. Probability space corresponding to four clinical outcomes is graphically shown as a two-dimensional rectangle.이 실시예에서, 모델의 사용자인 의료 직원은 확률 공간 내 피험자 데이터의 위치 및/또는 궤적에 기초하여 피험자의 의학적 병태에 대한 규칙을 설정한다. In this embodiment, the medical staff of your model and set the rules for the medical condition of the subject based on the position and / or trajectory of the data subject within the probability space.각각의 개별 임상 결과는 도 16에서 실선으로 나타낸 바와 같이, 의료 직원이 설정한 규칙을 나타내는 선을 가진다. As shown in each respective clinical result is a solid line in Figure 16, has a line representing the rule set by the medical staff.피험자가 CR 또는 PR 병태로 향하는 점선을 넘어서는 경우, 그 피험자는 실질적으로 ADR이 없으며, 그/그녀의 예후는 개선되었다. If the subject is beyond the dotted line towards the CR or PR conditions, the subject is not substantially ADR, his / her prognosis is improved.

도 16에, 두 명의 상이한 환자의 궤적이 도시되어 있다. In Figure 16, the trajectories of two different patients is illustrated.피험자 1은 확률 공간의 중간에서 시작하여 ADR 병태로 향하는 궤적을 가진다. The subject 1 has a trajectory towards the ADR condition, starting in the middle of the probability space.이 실시예에서, 의료 직원은 궤적의 속도 및 가속도를 주목하고, 치료에 개입할 수 있다. In this embodiment, the medical staff can note the speed and acceleration of the trajectory, and intervention in the treatment.피험자 1의 궤적이 ADR 병태로 향하는 점선을 넘어설 때, 경보가 활성화된다. When you install the trajectory of one subject over the dashed toward the ADR condition, an alarm is activated.의료 직원은 이에 따라 반응한다. Medical staff should react accordingly.

이 실시예에 기재된 바이오마커와, 패혈증의 진행 및 항-TNF 치료제를 이용한 패혈증의 치료에 대한 상응하는 과거 데이터, 뿐만 아니라 임상 시험에서 다른 환자로부터의 데이터를 사용하여 클러스터 분석을 수행하였다. Corresponding historical data on the treatment of a biomarker and, septicemia with anti -TNF progress and treatment of sepsis, according to this embodiment, as well as in clinical trials using data from other patients was performed cluster analysis.각각의 개별 임상 결과를 클러스터 중 하나의 센트로이드에 배정하였다. It was assigned to each individual clinical result in a centroid of the cluster.

피험자를 약물로 치료하기 전에, 20 개의 바이오마커로부터의 피험자 데이터에 기초하여 피험자에게 확률 공간 내 위치를 배정하였다. Before the treatment of subjects with a drug, it was assigned a position in the probability space to a subject based on the subject data from the 20 biomarkers.개별 임상 결과 부류 중 임의의 것에 속하는 피험자의 확률은 마할라노비스 거리를 사용하여 결정하였는데, 이로부터 베이지안 추정법을 이용하여 확률을 계산하였다. The probability of the subject belonging to any of a discrete clinical outcome classes is determined using the Mahal were referred nobiseu distance, and calculating the probability using a Bayesian estimation therefrom.이 계산의 결과는 본 실시예의 6 개의 임상 결과에 해당하는 6 개의 확률을 가져왔다. The result of this calculation has resulted in six probabilities corresponding to the six clinical outcomes of this embodiment.피험자의 위치는 확률 공간 내에 6 개의 확률을 도시함으로써 결정하였다. Position of the subject is determined by showing the six probabilities in the probability space.

도 17에, 두 명의 상이한 환자의 궤적이 도시되어 있다. In Figure 17, the trajectories of two different patients is illustrated.피험자 1은 DIC 병태의 일원이 될 높은 확률로 시작하는 궤적을 가진다. The subject 1 has a trajectory that starts with a high probability of being a member of the DIC condition.그러나, 후속 시점을 취한 바, 피험자 궤적은 DIC 병태로부터 NR 병태로 멀리 이동하였다. However, taking the subsequent time bar, the subjects locus was moved away from the DIC morbid condition as NR.의사가 궤적의 속도 및 방향을 주목하였을 때, T = 6에서 그는 용량을 늘린다. When the doctor hayeoteul noted that the velocity and direction of the trajectory, at T = 6, he increases the capacity.T = 9에서, 확률 공간 내 피험자 위치는 R 병태의 일부일 확률이 높다. At T = 9, the subject within the probability space has a high position part probability of the R condition.의사는 피험자의 궤적을 따라서 임의의 시점에서 피험자의 의학적 병태를 평가한다. Physician assesses the medical condition of a subject at a particular time along the locus of a subject.

피험자 2는 확률 공간의 중간에서 시작하여 T = 1에서 NR 병태로 향하는 궤적을 가진다. The subject 2 has a trajectory towards the NR condition at T = 1, starting from the middle of the probability space.그러나, T = 2에서, 피험자의 위치 및 궤적은 의사가 설정한 규칙을 위반하여 경보가 울린다. However, at T = 2, the position and trajectory of the subject is the alarm sounded in violation of the rules set by the doctor.경보는 의사에게, 환자가 패혈증의 위험한 임상 결과 중 하나를 겪을 확률이 높다는 것을 알린다. Alerts to the doctor, the patient is informed that the high probability of a dangerous encounter one of the results of clinical sepsis.

피험자를 인슐린 감작화제로 치료하기 전에, 관련 바이오마커로부터의 피험자 데이터에 기초하여 피험자에게 확률 공간 내 위치를 배정하였다. Before the treatment of subjects with insulin-sensitizing agent, based on data from subjects related biomarkers were assigned to positions within the probability space to the subject.개별 임상 결과 부류 중 임의의 것에 속하는 피험자의 확률은 마할라노비스 거리를 사용하여 결정하였는데, 이로부터 베이지안 추정법을 이용하여 확률을 계산하였다. The probability of the subject belonging to any of a discrete clinical outcome classes is determined using the Mahal were referred nobiseu distance, and calculating the probability using a Bayesian estimation therefrom.이 계산의 결과는 본 실시예의 3 개의 임상 결과에 해당하는 3 개의 확률을 가져왔다. The result of this calculation has resulted in three probabilities corresponding to the three clinical outcomes of this embodiment.피험자의 위치는 확률 공간 내에 3 개의 확률을 도시함으로써 결정하였다. Position of the subject is determined by showing the three probabilities in the probability space.

3 개의 임상 결과에 해당하는 확률 공간은 이차원의 삼각형으로서 그래프로 나타내었다. Probability space corresponding to three clinical outcomes are shown in a graph of a two-dimensional triangle.의사와 피험자는 개별 당뇨병 피험자에게 가장 중요한 규칙을 설정한다. Doctors and subjects sets of the most important rules for the individual diabetic subjects.그 규칙은 NR 및 ADR 병태를 추적하는 것이다. The rule is to keep track of NR and ADR conditions.ADR 병태에 속할 확률이 규칙에 의해 정의된 경계를 넘어서 증가하는 경우, 경보가 작동된다. If the probability belong to the ADR condition increases beyond the boundaries defined by the rules, an alarm is activated.피험자가 NR이 될 확률이 높은 경우, 용량을 규칙에 따라서 증가시킨다. If the subject has a high probability of the NR, and increases along with the capacity to rule.

도 18에, 두 명의 상이한 환자의 궤적이 도시되어 있다. In Figure 18, the trajectories of two different patients is illustrated.피험자 1은 확률 공간의 중간에서 시작하여 ADR 병태로 향하는 궤적을 가진다. The subject 1 has a trajectory towards the ADR condition, starting in the middle of the probability space.이 실시예에서, 피험자는 궤적의 속도 및 가속도를 주목하고, 의사에게 치료를 변경할 필요가 있는 지를 문의할 수 있다. In this embodiment, the subject can notice the speed and acceleration of the trajectory, and consult whether you need to change your treatment to the doctor.피험자 1의 궤적이 ADR 병태로 향하는 점선을 넘어설 때, 경보가 작동한다. When set the trajectory of the subject 1 beyond the dotted line towards the ADR condition, an alarm will be activated.피험자는 병원에 감으로써 반응할 수 있다. The subject may react by going to the hospital.

본 실시예는 수학 모델로부터의 결과를 사용자에게 통신하는 방법을 설명한다. This example illustrates a method for communicating to a user the results from the mathematical model.상기 방법은 다각형으로 경계를 이룬 공간 내에 일련의 점 및 벡터를 도시하는 것이다. The method is shown a series of points and vectors in a space bounded by the polygon achieved.다각형의 꼭지점은 개별 임상 결과의 클러스터의 센트로이드를 나타낸다. Vertex of the polygon represents the centroid of a cluster of discrete clinical outcomes.점의 위치는 피험자 데이터가 각각의 센트로이드에 속하는 확률을 나타낸다. Position of the point indicates the probability that the subject data belongs to each centroid.개별 임상 결과에 속하는 점의 확률은 꼭지점으로부터의 점의 거리에 반비례한다. The probability of the point belonging to the discrete clinical outcome is inversely proportional to the distance of the point from the vertex.꼭지점이 모든 유의적인 임상 결과를 나타내기 때문에, 소정 점에 대한 확률의 합은 1이어야 한다. Since the vertices represent all significant clinical results, the sum of the probabilities for a given point should be one.

벡터의 각각의 값이 클러스터 각각에서 구성원이 될 확률을 나타내는 벡터 세트를 생성한다. The respective values ​​of the vector and generates a vector set indicating a probability to be a member in the cluster respectively.값의 모듈로 연산(크기)은 확률이고, 동일하게 간격을 둔 꼭지점에 대한 벡터점의 인수(각)이다. A value of the module operation (size) is the probability, and the same vector argument (angle) of the point of the vertex spaced.벡터는 합산되고, 생성된 점은 복합 확률 공간에 위치된다. Vectors are summed, and the resulting point is located in the composite probability space.

개별 임상 결과 Individual clinical outcomes

시점 Time

R R

NR NR

ADR1 ADR1

ADR2 ADR2

ADR3 ADR3

1 One

20 20

20 20

20 20

20 20

20 20

2 2

25 25

10 10

25 25

20 20

20 20

3 3

30 30

10 10

20 20

20 20

20 20

4 4

40 40

10 10

10 10

20 20

20 20

5 5

50 50

10 10

10 10

10 10

20 20

6 6

60 60

10 10

10 10

10 10

10 10

7 7

80 80

10 10

5 5

5 5

0 0

8 8

100 100

0 0

0 0

0 0

0 0

예를 들면, 표 1에서, 각각의 열은 한 점의 위치를 나타낸다. For example, in Table 1, each row represents the position of a point.상부에 표지된 컬럼은 점이 클러스터의 구성원이 될 확률을 나타낸다. The column cover at the top is the probability point is a member of the cluster.따라서, 첫 번째 열에서, 점이 클러스터 "R"에 있을 확률은 20%이고, 클러스터 "NR"에 있을 확률도 또한 20%이다. Thus, in the first column, the probability that the point is cluster "R" is 20%, the probability that the cluster "NR" relates also to 20%.

표의 데이터에 대하여 그래프도는 도 19에 예시된 바와 같이 생성된다. Graph is generated as illustrated in Figure 19 with respect to the data in the table.주위의 다각형은 5 개의 꼭지점을 가지며, 각각 상기 표로 나타낸 데이터의 컬럼 중 하나로서 표지되어 있음을 볼 수 있다. Polygon around can be seen that there has five vertices, each labeled as one of the columns of the table data shown.화살표 띠의 꼬리부에서 세트의 첫 번째 점은 도면의 중심에 있는데, 이는 점이 클러스터 중 임의의 것에 있을 확률 백분율이 다른 것과 동일하다는 것을 가리킨다. The first point of the set of the tail portions of the arrows strip there is at the center of the figure, which indicates that the point is that the probability percentage is the same as the other to be in any of the cluster.이 실시예에서, 궤적이 시간이 지남에 따라 성장해서, 피험자 데이터의 확률은 클러스터 "R"에 있을 기회가 100%이고, 다른 곳에 있을 기회가 0%인 최종 점에 도달한다. In this embodiment, the locus to grow over time, the probability of the subject data is the chance that the cluster "R" 100%, and reaches the other, the end points have a chance where 0%.따라서, 최종 점은 "R" 꼭지점에 있다. Thus, the end point is in the "R" vertex.

단백질의 종적 샘플링은 각각의 환자로 수행되는데, 상기 단백질은 질환의 병리생리학과 화합물의 작용 방법을 나타낸다. Longitudinal sampling of proteins is performed with each patient, wherein said protein represents a working method of the pathophysiology of the disorder with the compound.표준 클러스터 분석은, 질환의 병리생리학의 진화 동력학과 테스트 화합물의 알려진 작용 방법 및 PD와 일치하는 종적 샘플링 공간 내 각각의 샘플 시점에서 적용된다. Standard cluster analysis is applied in the pathophysiology evolution kinetics and action manner and each sample point within the longitudinal sampling space that matches the known PD of the test compound of the disease.

시험 샘플 집단 내 별개의 부차 집단의 출현의 동력학의 확인은 두 가지 상보적인 클러스터링 통계, 즉 최종 사용자가 도 21에 설명된 바와 같은 기하 구조 내에서 나타나는 클러스터의 수를 설정하는 것을 돕는 입방 클러스터링 기준(CCC)과 Pseudo-F로 수행될 수 있다. Test samples confirmed within distinct kinetics of the appearance of the secondary group group cubic that help to two kinds of complementary clustering statistics, that is, set the end user to the cluster that appears in the geometry as described in Figure 21 clustering criteria ( CCC) and the Pseudo-F may be carried out.

최종 사용자는 상기 강조된 두 통계와 클러스터 산란 플롯의 육안 검사를 사용하여 얼마나 많은 구별되는 부차 집단이 임상 연구에 존재하는 지에 관하여 최종 결정을 내린다. End users can make a final decision about whether to a secondary group that is how many separations using a visual inspection of the two highlighted statistical scatter plot and cluster exists in the clinical studies.이 결정을 안내하는 것은 치료군(집단) 부분의 수의 사전 지식이며, 임의의 사전 지식은 가능한 ADR의 특정에 관한 것이다. The knowledge of it to guide the decision group number (group) part, any prior knowledge is available about a specific ADR.상기 방법은 최종 사용자에게 클러스터의 수를 제안하며, 그 다음 각각의 하나에게 클로스터 배정을 제시한다. The method offers a number of clusters to the end user, and then presents the Kloster assigned to each one.그 다음, 클러스터 배정과, 환자의 치료 집단 또는 ADR 결과에 대한 알려진 배정은 표준 배정 통계를 사용하여 배정 규칙의 민감성 및 특이성을 계산한다. Then, using the standard allocation statistics Known assignments for the cluster assigned to treatment groups or ADR outcome of patients to calculate the sensitivity and specificity of the allocation rules.

클러스터가 합당하게 특이적인 지를 결정한 후, 각각의 클러스터의 센트로이드의 동적 궤적을 분리 속도와, 각각의 클러스터 내 각각의 환자의 속도 및 방향 분포에 대해 특성화한다. After determining whether the cluster is reasonably specific, and characterization for separation speed dynamic trajectory of the centroid of each cluster and each of the velocity and direction distribution of each cluster of the patient.예를 들면, 환자들의 한 클러스터가, 이들이 모두 소정 용량의 화합물에 노출되었다는 점에서 명백히 동일하고, 거리, 속도 및 방향의 분포가, 일부는 느린 관해자일 수 있다고 시사하는 경우, 최종 사용자는 이러한 환자가 더 많은 용량을 수용해야 한다고 결정할 수 있다. For example, when the one cluster of patients, they are all that is clearly the same, and the distance, the distribution of the speed and direction in that that the exposure to the compound having a predetermined capacity, and some suggest that may Giles about slow, the end user of these patients It may determine that the need to accommodate more capacity.

본 발명에서 개발된 추정에 기초하여, 가상 환자의 컴퓨터 프로그램 내 집단을 각각 가상의 환자 하위 부류에 대하여 생성한다. The present invention based on the estimated developed and created for a patient within the group of virtual machine programs each hypothetical patient subclass.시간 의존적 몬테 카를로 시뮬레이션을 실행하여 신생 클러스터를 확인한다. By executing the time-dependent Monte Carlo simulation to determine the new cluster.상기 시뮬레이션이 실행된 후, 새로운 세트의 평균 벡터와 공분산 구조를 설정하고, 시뮬레이션 연구를 반복한다. After the simulation is executed, set the mean vector and covariance structures of the new set, and repeat the simulation study.각각의 동력학에 대한 클러스터링 배정의 민감성과 특이성을 측정하고, 수용자 연산자 곡선으로서 그래프 도시하는데, 여기서 진단 변수는 클러스터가 제시된 시간이다. To measure the sensitivity and specificity of the clustering assignment for each of the kinetics and the graph shown as the recipient operator curve, wherein the diagnostic variable is the time that the cluster presented.

이 실시예에 기재된 방법의 몬테 카를로 시뮬레이션에 의한 신생 동력학의 결과와 다음 신생 동력학의 결과를 도 21에 나타낸다. Results of the new dynamics by Monte Carlo simulation of the methods described in this Example and the following are shown in Figure 21 the result of the new dynamics.도 21은 2-집단 임상 디자인의 몬테 카를로 시뮬레이션의 클러스터 분석에 기초한 역학적 부차 집단 출현을 설명한다. Figure 21 illustrates the mechanical secondary group emergence based on cluster analysis of a Monte Carlo simulation of a two-group clinical design.시간 = 4에서, 두 클러스터의 출현에 대한 유의적인 증거가 있는 반면에, 시간 = 8에서, 분기가 완성되고, 방법의 민감성 및 특이성은 둘 다 100%이다. At time = 4, whereas no significant evidence of the emergence of two clusters, at time = 8, and the branch is completed, the sensitivity and specificity of the method is both 100%.도 22는 시간 = 4에서 클러스터 호출 통계치 대 클러스터의 가수(假數)의 도면을 나타낸다. Figure 22 is a view showing the singer (假 數) of the cluster calling statistics versus the cluster in the time = 4.도 23은 임상 연구의 종점에서의 용량의 함수로서 마커 공간의 구분을 가진 임상 효과의 마커를 나타낸다. 23 shows markers of clinical effect with the classification of the marker space as a function of the capacity at the end point of a clinical study.

치료된 집단의 단백질 프로파일은 화합물의 작용 메커니즘에 관한 기초 가설에 따라서 작용하며, 이들은 복합 패턴으로서 치료 섭생의 주기성을 반영하고, 전체를 취하였을 때, 작용 부위에서 화합물 활성에 대한 1형 바이오마커로서 작용한다. Protein profile of the treatment group acts in accordance with the basic hypothesis about the mechanisms of action of the compound, which when reflected in the periodicity of the treatment regimen as a composite pattern, and hayeoteul take the whole, as a type 1 biomarker for compound activity at the site of action act.또한, 이러한 프로파일 단백질의 주기적 발현이 경시적으로 변하는 증거가 있다면, 그 변화의 트렌드는 임상의가 투약 섭생, 예를 들면 빈도 및/또는 용량을 조절하여 요법을 개인에 맞출 수 있게 한다. Further, if there is evidence that the periodic expression of these profile proteins changes with time, allows the trend of the changes to the clinician the dosage regimen, for example, controlling the frequency and / or the capacity to match the therapy to the individual.

시계열 기반 통계학적 방법을 종적 (개별 환자 내에서) 단백질 프로파일에 적용하는 것은 개별 환자 내에서 소정의 투약 섭생의 주기성을 체계적으로 고려하며, 그 정보를 사용하여 관해의 임의의 임상적으로 관련 있는 트렌드의 출현을 확인하고 특성화한다. A time series-based statistical methods the longitudinal It (within an individual patient) applied to the protein profile and systematically considered in the periodicity of a given dosing regimen within an individual patient, the trend that in connection with any clinically of about use that information the appearance of the check and characterized.그 다음, 이 지식을 사용하여 개별 환자의 치료 섭생을 모니터링하고, 적응 임상 시험의 동력학을 설계 및 관리할 수 있다. Then, it is possible to use this knowledge to monitor the treatment regimen for an individual patient, and the design and manage the dynamics of an adaptive clinical trial.

이 방법을 개발하는 데 수반되는 첫 번째 단계는 질환의 병리생리학과 화합물의 알려진 작용 방법을 둘 다 최상으로 나타내는 단백질을 확인하는 것이다. The first step involved in developing this method is to identify a protein that indicates the best both the known action of the method and compound of the disease pathophysiology.일단 설정되면, 단백질은 각각의 환자에게서 종적으로 샘플링된다. Once set, a protein is sampled from the longitudinal each patient.

치료 섭생의 예상된 계절성과 치료 용량의 빈도에 기초하여, 적절한 샘플링 빈도는 마커 단백질의 의심되는 주기적 발현이 샘플 세트에 포획되도록 설정된다. On the basis of the frequency of the expected seasonality and the treatment capacity, proper sampling frequency of the treatment regimen are set such that the periodic expression of a marker protein suspect trapped in the sample set.

상기 시스템은 ARIM(0,0,0), ARIMA(0,1,0) 및 ARIMA(0,2,0) 모델을 포함하는 0, 1 또는 2 개의 래그 차분을 가진 차분 시계열을 자동적으로 생성하고, 점검하며, 이들을 제곱 평균 제곱근을 통하여 최적치와 비교함으로써 데이터를 적절히 탈트렌드화하여 계열 정상성을 만든다. The system ARIM (0,0,0), and ARIMA (0,1,0), and ARIMA (0,2,0) models automatically generate the 0, the difference time series with a one or two lag differences comprising the , inspection, and the screen properly ride the trend data by comparing them with the optimum value through the root-mean-square squares makes a series sanity.정상 계열이 설정되면, 선형 트렌드 라인의 기울기를 포함하는 탈트렌드화 매개변수는 데이터로부터 제거하고, 정상 계열에 대한 ACF 및 PACF를 생성한다. When the normal line is set, a linear de-trend the trend screen parameters comprising the slope of the line variable is removed from the data, and generates the ACF and PACF for the normal sequence.

임의의 주기적 발현 패턴을 확인하고, 피크의 주기와 이의 후속 진폭으로서 특성화한다. Determine the expression pattern of any periodic, and characterized as the period of the peaks and their subsequent amplitudes.이 예는 바이오마커 값의 시계열 대 화학요법 전달의 시간을 설명하는 도 25에 나타낸다. This example is shown in Figure 25 illustrating the time of the time series for chemotherapy delivery of the biomarker value.

과학 및 공학은, 관해라고 하는 다른 변수의 거동을 설명하거나 예상하기 위하여 인자 또는 독립 변수 인자라고 하는 측정이 쉬운 변수를 사용하는 것을 종종 수반한다. Science and Engineering, often involve the use of an easy measurement variable, called factors or independent variable factors to explain or predict the behavior of other variables that respect.인자의 수가 적고, 유의적으로 가외성(비공선적)이 아니며, 잘 정의된, 관해에 대한 함수적 관계를 가진다면, 다중 선형 회귀를 사용하여 그 관계를 특성화할 수 있다. Smaller number of factors and may significantly gaoeseong not a (non shipment), if it has a functional relation with respect to a well-defined, by using a multiple linear regression to characterize that relationship.그러나, 이들 세 개의 예비 조건 중 하나가 오류이면, 다중 선형 회귀는 비효율적이거나 통계학적으로 부적절한 것으로 판명될 수 있다. However, if one of these three pre-conditions the error, multiple linear regression may prove to be inefficient or be inappropriate statistically.그 경우, 부분 최소 자승 회귀라고 하는 대안의 모델 빌딩 전략을 사용할 수 있다. In that case, you can use the model of building strategic alternatives that partial least squares regression.이 방법은, 매우 공선적일 수 있는 인자가 많은 경우와, 독립 변수 인자와 종속 변수 관해 간의 관계가 불분명한 경우에 특히 유용하다. The method is particularly useful in the case where the highly collinear factors which may be many independent variable factors to the case where the relationship between the dependent variable with respect unclear.이 유형의 분석의 목적은 양호한 예측 모델을 구축하는 것이다. The purpose of this type of analysis is to build good predictive models.

발열 스파이크 발생 시간을 예상하는 것은 몇 가지 순환 피로겐의 레벨을 사용하는 통계 모델에 기초한다. It is expected that the fever spikes time based on a statistical model that uses the circulating blood levels of some Gen.도 26은 경시적으로 측정한 혈중 피로겐 레벨 및/또는 스파이크 발생 시간(또한 표지화된 리드 타임(lead time))으로부터 컴퓨터화된 매개변수 간 관계를 나타낸다. Figure 26 shows a cross-machine from the passage of time the blood pyrogen levels and / or spike generation time (also labeled Lead Time (lead time)) determined by the parameter relationship screen.경시적인 매개변수의 변화율 및 형상은 발생률, 감염 시간, 감염 정도, 유기체의 수, 유기체의 독성 및 환자의 병태와 유전자 구성에 의해 결정된다. The rate of change over time and the shape of the parameter is determined by the incidence of infection time, the degree of infection, the number of organisms, and toxic conditions and the genetic makeup of the patient's organism.활성화 역치는 신체 생리가 발열 스파이크를 발생하기 시작하는 시점이다. Activation threshold is the point in time at which the body physiology begins to generate a fever spike.검출 역치는 일부 치료 개입이 지시되는 매개변수 레벨이다. The detection threshold is a parameter level at which some therapeutic intervention is indicated.상기 시스템은, 유리한 결과로 개입하기에 충분히 조기에 발열 스파이크의 예측을 할 수 있는, 피로겐 레벨과 상기 모델 내 독립 변수, 리드 타임 간의 관계를 결정한다. The system determines the relationship between to the prediction of fever spike early enough to intervene with beneficial results, the pyrogen level in the model independent variables, the lead time.

본 연구에서 개발되는 방법은 다른 고위험 질환 병태 및 치료 절차에서 모니터링 수단을 형성하도록 일반화될 수 있다. Method developed in this study can be generalized so as to form a monitoring means in other high-risk disease conditions and treatment procedures.

상기 방법을 개발하는 데 수반되는 제1 단계는 잘 정의된 카테고리에서 발열의 한 특성화를 요하며, 가능한 한 가깝게 제1 발열 이벤트의 시간을 확인하는 것을 요한다. The first step involved in developing the method and requires a characterization of fever in well defined categories, requires that to determine a first time of the heat generating events as close as possible.선택된 정의는 환자의 체온이 39℃ 이상이거나 6 시간 주기 또는 2회 연속 체온이 38.5℃ 이상으로 기록된 것이었다. These definitions, or the body temperature of the patient more than 39 ℃ was a 6 hours period or two consecutive temperature recorded over 38.5 ℃.

IL-6, IL-1 베타 및 TNF-알파와 다른 바이오마커의 순환 레벨에 대한 개별 환자 데이터를 샘플링 간격에 기초하여 데이터베이스에 기록하였다. On the basis of the individual patient data for the circulating levels of IL-6, IL-1 beta and TNF- alpha and other biomarkers, the sampling interval was recorded in the database.본 연구에서의 샘플(8 시간 간격으로 일일 3회 측정)로 포스트 hoc 분석을 행하였으며, 모델로 옮기는 데 사용하였다. Post hoc analysis was performed to the sample (per day three times measured every 8 hours) in this study was used to move the model.

이들 마커는, 패혈증 증후군을 가진 환자가, 패혈증이 없는 위중한 환자 및 정상 대조군과 비교하였을 때, 순환 IL-1 베타, IL-6 및 TNF-알파의 레벨이 높음을 나타내는 다수의 현 연구에 기초하여 선택하였다(Casey, L. Annals of Internal Medicine (1993) 119;8:771-778). These markers, patients with the sepsis syndrome, when compared to the patient and the control group without a life - threatening sepsis, based on the number of the current study the circulation IL-1 beta, IL-6 and levels of TNF- alpha represents the High It was selected (Casey, L. Annals of Internal Medicine (1993) 119; 8: 771-778).

도 38은 패혈증 시험에서 환자에 대한 복수의 마커 단백질의 시간에 대한 그래프를 나타낸다. Figure 38 shows a graph over time of a plurality of marker proteins for a patient in a sepsis test.이 환자에 대한 패혈증 발병 시간은 표지되고, 그 점까지 유도되는 모든 패턴은 이 환자가 패혈증이 된다는 고찰과 관련 있다. Onset sepsis patients, all the time for this pattern is that the cover, guided to that point is related to the consideration that the patient has sepsis.

도 39는 동일 환자에게서의 두 가지 특정 마커(단백질 C 및 C-반응성 단백질)의 이변수 시간 경과를 설명한다. Figure 39 illustrates the number of mutant over time of the two particular markers (protein C and C- reactive protein) from the same patient.그래프 중심에서 방향 변화는 질환의 급속한 발병을 나타낸다. Change in direction in the graph represents a rapid onset of heart disease.이 실시예에서, 환자는 빠르게 악화되었고, 이변수 공간의 매우 특정한 영역에서 패혈증으로서 나타내었다. In this embodiment, the patient has been deteriorating rapidly, it expressed as septic in a very particular region of the mutant number space.이 실시예에서, 샘플링 간격은 분명히 규칙적이었으며, 따라서 각각의 라인 세그먼트의 길이는 이 특정 공간 내 바이오마커의 변화 속도를 나타낸다. In this embodiment, the sampling interval was apparently regular, therefore the length of each line segment represents the rate of change of the biomarker in a particular space.

Claims (79)

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피험자의 임상 결과를 특성화하는 방법으로서, A method of characterizing a clinical outcome of a subject,(a) 서버 내 프로세서가 각각 하나 이상의 생물학적 마커의 통계학적 분포를 특징으로 하는 개별 임상 결과의 세트로 정의되는 확률 공간을 상기 서버 내에 구축하는 단계; Comprising the steps of: (a) building a probability space within a server, the processor is defined as a discrete set of clinical outcomes, characterized in the respective statistical distributions of the one or more biological markers in the server;(b) 상기 서버가 상기 하나 이상의 생물학적 마커에 해당하는 피험자 데이터를 수신하는 단계; (B) receiving the subject data to the server corresponding to the at least one biological marker;(c) 상기 프로세서가 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 계산함으로써 상기 피험자의 임상 결과를 특성화하는 단계; (C) the processor to characterize the clinical outcome of the subject by calculating the position of the subject data within the probability space;및 And(d) 단계 (b) 및 (c)를 다양한 시점에서 반복하여 상기 확률 공간 내 궤적을 산출하는 단계로서, 상기 궤적은 임상 결과에 대한 진행 가능성을 나타내고, 상기 확률은 통계학적 추정 절차를 사용하여 거리 메트릭으로부터 계산하며, 계산된 확률의 세트에 기초하여 피험자 데이터의 각 시점의 위치를 상기 확률 공간에 배정한 후, 인접 시점을 연결함으로써 상기 궤적을 산출하는 것인 단계 (D) steps (b) and (c) the method comprising repeatedly at various time points calculated in the trajectory the probability space, wherein said trajectory represents the progression potential for clinical results, the probability of using a statistical estimation procedure and calculated from the distance metric, then the based on the set of calculated probabilities apportioned the position of each point of the subject data in said probability space, by connecting the adjacent point is to calculate the trajectory phase를 포함하고, And including,상기 프로세서가 상기 확률 공간 내 상기 피험자 데이터의 위치를 평가하거나 특성화할 때 의료 행위를 취할 필요가 있는 피험자 또는 의료 직원에게 통보하는 단계 Wherein the processor is notified to the probability space subjects or medical staff need to take medical care to evaluate or characterize the position of the inside of the data subjects를 더 포함하며, 상기 통보는 전자 전송되는 것인 방법. The method of the one further comprising, the notification is to be sent e.

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